大数据平台技术实例教程-习题及答案 ch07

第七章Hadoop的集群资源管理系统YARN、简述的作用1YARNYARN YetAnother ResourceNegotiator是Hadoop的一个资源管理和作业调度的框架它的主要作用是管理和调度集群中的资源，将集群的资源合理分配给不同的应用程序、简述的工作流程2YARN1提交应用程序用户将应用程序提交到YARN集群中2Resource Manager分配资源YARN的Resource Manager为应用程序分配资源，包括CPU、内存等3Resource Manager分配资源YARN的Resource Manager为应用程序分配资源，包括CPU、内存等4Task分配和执行:Application Master向Resource Manager请求执行任务,并将任务分配给Node Manager进行执行5监控和容错YARN会监控任务的执行情况，并在出现故障时进行容错处理、以命令的方式描述的启动步骤3YARN1启动ResourceManager使用命令start-yarn,sh启动ResourceManager进程2启动NodeManager使用命令yarn-daemon,sh startnodemanager启动NodeManager进程3查看启动日志:使用命令yarn logs-applicationld〈application id来查看特定应用程序的启动日志、熟悉的配置步骤4YARN1配置ResourceManager配置ResourceManager的内存和CPU占用限制、资源调度等参数2配置NodeManager配置NodeManager的内存和CPU占用限制、资源隔离等参数3配置容器的资源限制配置每个容器所能使用的资源上限，如内存、CPU等4配置队列和调度器根据需要配置不同的队列和调度器，以实现对资源的管理和调度5配置日志聚合:配置YARN的日志聚合功能,将应用程序的日志聚合到统一的位置、的分层集群框架有什么优势？5YARN1灵活的资源管理分层集群框架允许在不同的层级上动态管理和分配资源，可以更好地适应不同的应用需求2高效的调度策略分层集群框架可以根据不同的层级设置不同的调度策略，使得资源的利用率更高，同时保证各个层级有足够的资源3多租户支持分层集群框架可以通过设置不同的队列和调度规则来支持多租户，使得不同的用户可以共享集群资源而不会相互干扰4高可用性和容错性通过将资源管理和作业调度分离，分层集群框架提高了系统的可用性和容错性，一旦ResourceManager或Application Master出现故障，系统可以快速恢复、进程包含什么内容？6ResourceManager1Scheduler负责资源的调度和分配，根据队列和调度规则决定将资源分配给哪些应用程序2Applications Manager负责处理应用程序的提交、监控和容错，在应用程序启动时会为每个应用程序启动一个对应的Application Master3Resource Tracker负责管理集群中的资源，维护集群资源的状态信息、的作用是什么？7ApplicationMasterApplicationMaster的作用是管理和协调属于同一个应用程序的任务执行它负责与ResourceManager交互，申请资源、监控任务的执行状态，并在任务失败时进行容错处理ApplicationMaster还负责与NodeManager交互，将任务分配给合适的节点执行，并汇报任务的执行结果、的核心思想是什么是通过什么方法实现的？8YARNYARN的核心思想是将资源管理和作业调度分离，通过ResourceManager负责资源管理和分配，通过ApplicationMaster负责作业的执行和调度ResourceManager维护整个集群的资源状态，并将资源分配给不同的应用程序App1icationMaster则与ResourceManager交互，申请资源并监控任务的执行这种分离的设计使得YARN能够更好地适应不同应用的需求，提高资源利用率和系统的可扩展性、在工作流程中的主要任务是什么？9NodeManager YARNNodeManager在YARN工作流程中的主要任务是管理各个节点的资源和执行任务NodeManager负责与ResourceManager通信，汇报节点上的资源状态，并接收来自ResourceManager的任务分配信息NodeManager根据任务的要求在本地启动和管理容器，并通过与ApplicationMaster进行交互，汇报任务的执行进度和状态。