Hadoop ApplicationMaster

由 kamiya 创建,Alma 最后一次修改 2016-08-12

YARN - ApplicationMaster

单个作业的资源管理和任务监控

具体功能描述#x8FF0;:

  1. 计算应用的资源需求,资源可以是静态或动态计算的,静态的一般是Client申请时就指定了,动态则需要ApplicationMaster根据应用的运行状态来决定
  2. 根据数据来申请对应位置的资源(Data Locality)
  3. 向ResourceManager申请资源,与NodeManager交互进行程序的运行和监控,监控申请的资源的使用情况,监控作业进度
  4. 跟踪任务状态和进度,定时向ResourceManager发送心跳消息,报告资源的使用情况和应用的进度信息
  5. 负责本作业内的任务的容错

ApplicationMaster可以是用任何语言编写的程序,它和ResourceManager和NodeManager之间是通过ProtocolBuf交互,以前是一个全局的JobTracker负责的,现在每个作业都一个,可伸缩性更强,至少不会因为作业太多,造成JobTracker瓶颈。同时将作业的逻辑放到一个独立的ApplicationMaster中,使得灵活性更加高,每个作业都可以有自己的处理方式,不用绑定到MapReduce的处理模式上

如何计算资源需求

一般的MapReduce是根据block数量来定Map和Reduce的计算数量,然后一般的Map或Reduce就占用一个Container

如何发现数据的本地化

数据本地化是通过HDFS的block分片信息获取的

以上内容是否对您有帮助:
python零基础入门到爬虫实战
二维码
建议反馈
二维码