hadoop中的各个模块及其作用

秒速五厘米 2023-06-21 03:53 49阅读 0赞

### hadoop中的各个模块及其作用 ###

*   *   *  hdfs的组成
         *  yarn的组成

Hadoop的分布式计算和分布式存储都采用了主从结构。分布式存储系统被称为HDFS。可以将整个文件系统看成一个超大的硬盘。

### hdfs的组成 ###

*  **主节点**

namenode（nn）：存放元数据信息，存储文件名称，文件属性，文件块列表，所在dn节点列表。
    secondarynamenode（2nn）：降低namenode压力，辅助作用。

*  **从节点**

datanode(dn)：存放具体的block块，检验文件。

### yarn的组成 ###

`yarn也是主从架构的，主节点是 ResourceManager ，从节点是 NodeManager`  
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*  **ResourceManager（rm）**：整个集群的资源调度。
    
     *  **ASM：ApplicationsManager** 负责所有任务的管理（包含每一个任务的启动和销毁、每一个任务的跟踪、以及任务执行的是否成功）。所以管理的是每一个应用程序的MRAppMaster。
        
         *  1）管理每一个应用MRAppMaster的启动和销毁。
         *  2）负责跟踪 MRAppMaster 的运行状态，失败重启。
     *  **Scheduler**：决定任务的执行顺序
        
         *  FIFO：先进先出。内部维护的单一队列，哪一个任务线提交，哪一个任务线进行资源分配，哪一个任务线运行。缺点：如果前面有一个大任务，会造成后面的任务集体阻塞。
         *  FAIR：公平调度器。所有任务平分资源。缺点：没有根据任务大小进行资源分配。
         *  CAPACITY：容量调度器。可以根据任务大小或组的需要，手动配置资源占比。（内部维护多个队列，每一个队列都是FIFO）
 *  **NodeManager（nm）**：单个节点的资源调度。是资源的真正提供者（为计算任务提供资源）
    
     *  运行时提供资源，运行完成之后，回收资源。资源是动态分配的。
     *  提供资源的时候，是以一个maptask或reducetask为单位提供资源。
     *  一个maptask 或 reducetask 需要一个 container 的资源。（container 是一个抽象资源容器，或者说是一个逻辑资源容器。是nodemanager提供资源的基本单位（最小单位）。一个container内部封装了一定的资源：内存、cpu、网络、IO等）
     *  一个container中运行一个maptask或一个reducetask任务。
     *  **MRAppMaster**：mapreduce application master。 mapreduce中，每一个应用程序（job）运行的时候，先启动 MRAppMaster，之后MRAppMaster负责管理整个应用程序。管理包括：
        
         *  1）帮助当前应用程序申请资源。
         *  2）启动maptask 任务和 reducetask任务。
         *  3）跟踪 maptask 任务和 reducetask任务的运行状态的进度。
         *  4）进行 maptask 和 reducetask 的资源回收。

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