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yarn调度器分析,Yarn调度器

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Yarn与MR的关系:Yarn提供了一个资源管理器和一个调度处理器，可以将多个MR任务分配到不同的计算节点上执行 ， 从而实现了分布式计算的功能 。resourcemanager管理集群中资源的使用，nodemanager运行在集群中的所有节点上 ， 可以启动和监视容器 。

1、YARN生产详解前言:上节课我们讲了向MRjob提交YARN的工作流程和YARN的架构 。这门课会详细讲纱线 ， 做很多总结 。YARN(主从)资源 作业调度管理YARN:一个新的Hadoop资源管理器，它是一个通用的资源管理系统，可以为上层应用提供统一的资源管理和调度ResourceManager(RM):主要接收客户端任务请求 ， 接收并监控NodeManager(NM)的资源报告，负责资源分配和调度，启动并监控ApplicationMaster(AM) 。

2、简述 yarn编程过程,再简述mr编程过程,说明二者有何关系?Yarn和MapReduce(MR)都是Hadoop的组件，其中Yarn是资源管理器，MR是分布式计算框架 。下面分别介绍它们的编程过程和关系:纱线编程过程:1 .编写Yarn应用的客户端代码，通常由一个提交Yarn应用的命令和一些相关的配置参数组成 。2.在客户端代码中，你需要定义资源(如CPU、内存、磁盘等 。)以及要执行的任务数量 。

MR编程流程:1 。写Map函数和Reduce函数 。2.将数据分成多个块 ， 在多个计算节点上启动Map任务，处理每个块的数据 。3.Reduce任务将Map生成的中间输出结果组合起来，生成最终结果 。Yarn与MR的关系:Yarn提供了一个资源管理器和一个调度处理器，可以将多个MR任务分配到不同的计算节点上执行 ， 从而实现了分布式计算的功能 。

3、Hadoop的资源管理系统——YarnYarn是Hadoop的一个资源管理系统，用来替代MapReduce1 调度的资源，完善MapReduce的实现，并且足够通用 ， 可以支持其他分布式计算模式 。一般来说，应用程序不会直接使用Yarn的API 。而是通过一些分布式计算框架(MapReduce、Spark等)间接实现资源调度管理 。)，使用这些框架的Yarn应用运行在集群计算层(Yarn)和集群存储层(HDFS，HBase) 。
【yarn调度器分析,Yarn调度器】resourcemanager管理集群中资源的使用，nodemanager运行在集群中的所有节点上，可以启动和监视容器 。容器用于执行特定应用程序的进程，每个容器都有资源限制(内存、CPU) ， 在Yarn上运行应用程序的步骤如下所示:在MapReduce1中，有两种类型的守护进程控制着作业的执行过程:jobtracker和tasktracker 。

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