yarn资源调度的流程
时间: 2024-05-15 14:11:14 浏览: 108
YARN(Yet Another Resource Negotiator)是Hadoop生态系统中的一个资源管理器,它负责资源的调度和分配。下面是YARN资源调度的流程:
1. 应用程序向ResourceManager提交应用程序描述,并申请资源。
2. ResourceManager接收到应用程序描述后,会根据应用程序的需求,为其分配资源。它会将资源请求发送给NodeManager。
3. NodeManager在本地启动一个Container,并向ResourceManager汇报其状态。
4. ApplicationMaster被分配到一个Container中,并开始运行。
5. ApplicationMaster通过向ResourceManager注册,获取容器的状态信息,并开始为应用程序请求资源。
6. ResourceManager将请求发送给NodeManager,并等待响应。
7. NodeManager向ResourceManager汇报容器的状态信息,并向ApplicationMaster提供容器的状态信息。
8. ApplicationMaster将状态信息发送给ResourceManager,并更新应用程序的状态。
相关问题
flink的yarn模式的任务调度流程
可以回答这个问题。在Flink的Yarn模式下,任务调度流程如下:
1. 用户提交Flink应用程序到Yarn集群。
2. Yarn ResourceManager接收到应用程序请求后,会为该应用程序分配一个ApplicationMaster。
3. ApplicationMaster启动后,会向ResourceManager申请资源,包括CPU、内存等。
4. ResourceManager根据资源的可用情况,为ApplicationMaster分配资源。
5. ApplicationMaster启动后,会向ResourceManager申请TaskManager资源,用于执行Flink任务。
6. ResourceManager根据资源的可用情况,为ApplicationMaster分配TaskManager资源。
7. ApplicationMaster将Flink任务提交到TaskManager中执行。
8. TaskManager执行Flink任务,并将结果返回给ApplicationMaster。
9. ApplicationMaster将结果返回给用户。
以上就是Flink的Yarn模式下的任务调度流程。
Spark任务调度和资源调度流程
Spark任务调度和资源调度流程可以分为以下几个步骤:
1. 任务提交:用户通过Spark应用程序将任务提交给Spark集群的主节点。
2. 任务划分:主节点将接收到的任务进行划分,将大型任务划分为更小的任务单元,称为任务阶段。
3. 任务调度:根据集群的资源情况,将任务阶段分配给可用的执行器(Worker节点),以实现并行处理。
4. 资源调度:资源调度器负责管理和分配集群中的资源,例如CPU、内存和磁盘等。常用的资源调度器有YARN、Mesos和Standalone等。
5. 任务执行:执行器接收到任务阶段后,根据指令执行具体的计算操作。每个执行器可以同时执行多个任务阶段,以实现并行计算。
6. 数据共享:在任务执行过程中,Spark会将数据按照需要的方式进行共享。例如,通过广播变量将数据复制到每个节点,或者通过共享变量在节点之间共享数据。
7. 结果返回:当所有任务阶段执行完毕后,执行器将结果返回给主节点。
8. 结果合并:主节点收集并合并所有任务阶段的结果,并将最终结果返回给用户。
这些步骤组成了Spark任务调度和资源调度的整个流程。通过合理的调度和资源管理,Spark可以实现高效的并行计算。
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