人工智能操作系统的相关说明(机器人控制系统需使用实时操作系统)
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2022-05-29
从今天开始,我们就进入到Yarn部分的学习!!
目录
一. 什么是Yarn
二. Yarn的基本结构
三. Yarn的四大组件
一. 什么是Yarn
Apache Hadoop YARN (Yet Another Resource Negotiator,另一种资源协调者)是一种新的 Hadoop 资源管理器,它是一个
通用资源管理系统和调度平台
,可为上层应用提供统一的资源管理和调度。
它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。
我们可以把yarn理解为相当于一个分布式的操作系统平台,而mapreduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序,Yarn为这些程序提供运算所需的资源(CPU,内存,磁盘等)。
同时大家需要了解以下几点:
yarn并不清楚用户提交的程序的运行机制
yarn只提供运算资源的调度(用户程序向yarn申请资源,yarn就负责分配资源)
yarn中的主管角色叫ResourceManager
yarn中具体提供运算资源的角色叫NodeManager
yarn与运行的用户程序完全解耦,意味着yarn上可以运行各种类型的分布式运算程序,比如mapreduce、storm,spark等
spark、storm等运算框架都可以整合在yarn上运行,只要他们各自的框架中有符合yarn规范的资源请求机制即可
yarn成为一个通用的资源调度平台.企业中以前存在的各种运算集群都可以整合在一个物理集群上,提高资源利用率,方便数据共享
二. Yarn的基本结构
YARN是一个资源管理、任务调度的框架,主要包含四大模块:ResourceManager(RM)、NodeManager(NM)、ApplicationMaster(AM)和Container。
其中:
ResourceManager
负责所有资源的监控、分配和管理,
一个集群只有一个
;
NodeManager负责每一个节点的维护,一个集群有多个。
ApplicationMaster负责每一个具体应用程序的调度和协调,一个集群有多个;
对于所有的applications,RM拥有绝对的控制权和对资源的分配权。而每个AM则会和RM协商资源,同时和NodeManager通信来执行和监控task。
三. Yarn的四大组件
上图详细介绍了Yarn各主要组件的作用
好了,本次的内容分享就到这里,下一篇博客将为大家介绍Yarn的运行流程,敬请期待!!!
Yarn
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