Yarn架构课件教学课件

Yarn架构课件单击此处添加副标题有限公司汇报人：XX01Yarn架构概述02Yarn核心组件详解03Yarn工作流程解析04Yarn的容错机制05Yarn的优化与扩展06Yarn安全机制目录Yarn架构概述01Yarn的起源与发展Yarn起源于Hadoop2.0，为了解决MapReduce的资源管理和任务调度的局限性。01Yarn引入了资源管理器和应用程序历史服务器，优化了资源分配和作业调度。02Yarn支持多种计算框架，如MapReduce、Spark等，提高了系统的扩展性和兼容性。03Yarn成为Hadoop生态系统的核心组件，推动了大数据处理技术的发展和应用。04Yarn的诞生背景Yarn架构的创新点Yarn的扩展性与兼容性Yarn在大数据生态中的地位Yarn架构核心组件ResourceManager负责整个系统的资源管理和调度，是Yarn的核心组件，管理着集群中的所有资源。资源管理器（ResourceManager）NodeManager运行在每个节点上，负责监控和管理该节点上的资源使用情况，以及容器的生命周期。节点管理器（NodeManager）ApplicationHistoryServer记录应用程序的历史信息，包括应用程序的进度和状态，便于后续的分析和调试。应用程序历史服务器（ApplicationHistoryServer）Yarn与Hadoop的关系01Yarn作为Hadoop的升级Yarn是Hadoop2.0的核心组件，它改进了资源管理和作业调度，提升了系统的可扩展性和资源利用率。02Yarn与MapReduce的关系Yarn支持MapReduce作为运行在它上面的一个应用程序，但Yarn本身不局限于MapReduce，它支持多种计算模型。03Yarn的引入解决了哪些问题Yarn解决了Hadoop1.0中的单点故障问题，资源利用率低和扩展性差等问题，为大数据处理提供了更灵活的平台。Yarn核心组件详解02资源管理器（ResourceManager）ResourceManager由主节点（MasterNode）和从节点（SlaveNode）组成，负责资源的分配和任务调度。主节点与从节点ResourceManager中的资源调度器负责分配集群中的资源给各个应用程序，如容量调度器和公平调度器。资源调度器ResourceManager通过与各个节点上的NodeManager通信来监控资源使用情况和节点健康状态。节点管理器通信节点管理器（NodeManager）NodeManager负责管理单个节点上的资源，如CPU和内存，并向ResourceManager汇报资源使用情况。资源管理0102它监控容器内运行的任务，确保任务按预期执行，并在任务失败时进行重启或清理。任务执行监控03NodeManager与HDFS交互，优化数据本地性，减少数据传输，提高处理效率。数据本地性优化应用程序历史服务器应用程序历史服务器负责持久化存储应用程序的运行数据，便于事后分析和故障排查。存储应用程序数据该服务器支持对应用程序数据进行备份，确保数据安全，同时在需要时可以恢复历史数据。支持数据备份与恢复用户可以通过应用程序历史服务器查询过去运行的应用程序信息，包括状态、资源使用等。提供历史信息查询Yarn工作流程解析03应用提交与初始化ApplicationMaster负责管理应用的生命周期，包括任务调度、监控和资源清理等。ApplicationMaster启动用户通过Yarn客户端提交应用程序，客户端将应用信息和资源需求发送给ResourceManager。客户端提交应用ResourceManager接收到应用提交后，初始化ApplicationMaster，为应用分配资源并启动。ResourceManager初始化资源请求与分配YARN为应用程序分配资源后，会创建容器来管理这些资源，并在任务执行期间监控其状态。容器的创建与管理03YARN中的资源调度器根据队列容量、资源需求等因素，将集群资源分配给应用程序。资源调度器分配02应用程序通过客户端向YARN提交资源请求，包括内存、CPU等，以启动任务。客户端资源请求01任务调度与执行资源请求与分配应用程序通过YARN提交资源请求，YARN根据集群资源情况和调度策略进行资源分配。任务状态更新与监控YARN监控任务执行状态，更新任务进度，并在任务失败时进行相应的处理。任务调度器的作用任务执行过程YARN中的调度器（如容量调度器、公平调度器）负责将资源分配给等待中的应用程序。任务在分配到的容器中执行，容器负责监控任务状态并提供必要的运行环境。Yarn的容错机制04故障检测与恢复01Yarn通过心跳机制定期检测NodeManager和ResourceManager的健康状态，确保系统稳定性。02当任务失败时，Yarn会尝试在本地节点上重新启动任务，减少数据传输和启动时间。03Yarn支持应用程序级别的检查点，允许应用程序在失败后从最近的检查点恢复执行。心跳机制资源本地化恢复应用程序级别的恢复数据备份与恢复策略数据副本机制01Yarn通过创建数据副本，确保在节点故障时数据不会丢失，保障了数据的高可用性。检查点机制02Yarn定期对任务状态进行检查点保存，一旦发生故障，可以快速从最近的检查点恢复任务。资源管理器备份03Yarn的资源管理器具有备份机制，当主节点失败时，备用节点可以接管，保证集群管理的连续性。高可用性配置Yarn通过配置多个资源管理器实例，实现故障转移，确保集群管理的连续性。资源管理器的高可用性Yarn通过心跳机制和网络状态监控，能够检测并处理网络分区和节点故障问题。网络故障的容错在Yarn中，数据节点可以配置备份，以防止单点故障导致的数据丢失。数据节点的备份Yarn的优化与扩展05性能调优方法优化NodeManager的内存管理，例如调整内存的最小/最大分配量，减少内存溢出和浪费。内存管理改进通过调整YARN的调度器参数，如容量调度器的队列容量和资源分配策略，以提高资源利用率。资源调度优化性能调优方法网络带宽调整应用性能监控01合理配置YARN的网络带宽，通过设置带宽限制和优先级，优化数据传输效率。02集成监控工具，如Ganglia或Prometheus，实时监控YARN集群的性能指标，快速定位性能瓶颈。Yarn扩展组件介绍Yarn支持多种调度器，如FairScheduler和CapacityScheduler，用户可根据需求进行选择和配置。Yarn调度器扩展01Yarn的资源管理器可以扩展以支持更多资源类型，如GPU和FPGA，以适应不同计算需求。Yarn资源管理器扩展02Yarn提供应用程序历史服务器，用于记录和分析应用程序的运行历史，便于优化和故障排查。Yarn应用程序历史服务器03Yarn在不同场景的应用Yarn作为Hadoop的核心组件，广泛应用于大数据处理场景，如日志分析、数据挖掘等。大数据处理0102Yarn支持分布式机器学习框架，如TensorFlow和SparkMLlib，助力大规模机器学习任务的执行。机器学习任务03Yarn与ApacheStorm或ApacheFlink结合，实现对实时数据流的高效处理和分析。实时数据流处理Yarn安全机制06认证与授权机制Yarn使用Kerberos协议进行用户身份验证，确保只有经过授权的用户才能访问集群资源。01Kerberos认证Yarn通过角色定义权限，用户根据角色获得相应的资源访问权限，实现细粒度的访问控制。02基于角色的访问控制Yarn允许管理员为不同的服务设置权限，确保服务间的安全隔离，防止未授权访问。03服务级别授权数据加密与传输安全YARN使用SSL/TLS协议对节点间通信进行加密，确保数据在传输过程中的安全。传输层加密YARN通过Kerberos认证和基于角色的访问控制（RBAC）来保护集群资源，防止未授权访问。认证与授权机制YARN允许设置数据本地化策略，以减少数据在网络中的传输，降低安全风险。数据本地化策略安全配置最佳实践通过Kerberos为YARN集群提供强大的身份验证机制，确保只有授权用