Yarn 的内存分配与管理涉及 ResourceManage、ApplicationMaster 和 NodeManager 三个核心组件,优化策略也围绕着这些组件展开。Container 作为运行 MapReduce 任务的容器,在 Yarn 的资源管理中扮演着重要角色,其内部机制值得深入探究。
Yarn 资源分配与管理机制解析
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深入解读Flink资源管理机制
Apache Flink是一个开源的大数据处理引擎,具备高性能、灵活性和可扩展性。其中,资源管理机制是Flink的核心组件之一,负责管理集群中的资源分配和调度。将深入解读Flink资源管理机制的原理和实现。
一、Flink集群架构
Flink集群由多个组件组成,包括JobManager、TaskManager、ResourceManager、SlotManager等。- JobManager 负责管理作业的执行。- TaskManager 负责管理任务的执行。- ResourceManager 负责管理资源的分配。- SlotManager 负责管理Slot的分配。
二、ResourceManager
ResourceManager 是Flink集群中的核心组件,负责管理多种类型的资源(CPU、内存、磁盘等)。主要功能包括资源的分配、释放和监控。
三、SlotManager
SlotManager 负责管理Slot的分配,Slot是Flink的基本执行单元,代表一定的计算资源。其职责包括Slot的分配、释放和监控。
四、TaskManager
TaskManager 是Flink集群中的执行单元,包含多个Slot。每个Slot可以执行一个Task,负责任务的执行、监控和故障恢复。
五、ResourceManager与SlotManager的交互
ResourceManager和SlotManager之间有紧密的交互关系。ResourceManager分配资源给SlotManager,后者再分配Slot给TaskManager进行任务的实际执行。
六、Flink资源管理机制的优势
Flink资源管理机制具备高性能、灵活性、可扩展性的优势。其动态资源调整机制能确保资源有效利用,同时支持多种资源配置,以满足不同场景的需求。
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ResourceManager:负责整个集群的资源管理与分配,它接受应用程序提交的资源请求并进行资源的协调和分配。ResourceManager中有两个关键组件:- Scheduler:仅负责资源分配,而不负责监控应用程序的状态和进程。- ApplicationManager:负责应用程序的启动和生命周期管理。
NodeManager:NodeManager是每个节点上运行的代理程序,负责管理单个节点的资源,并监控每个Container的资源使用情况。它定期向ResourceManager发送心跳报告。
ApplicationMaster:每个应用程序会拥有一个ApplicationMaster,它负责管理该应用程序的生命周期,分配资源并与NodeManager协调任务的执行。
Container:Container是YARN中的最小资源分配单位,YARN的工作机制中,任务被打包成多个Container,由NodeManager分配至集群中的各节点并执行。
YARN的工作机制流程:1. 用户向ResourceManager提交应用。2. ResourceManager分配一个Container用于启动ApplicationMaster。3. ApplicationMaster向ResourceManager申请任务所需资源。4. ResourceManager将资源分配给ApplicationMaster。5. ApplicationMaster协调NodeManager在Container中执行任务。6. NodeManager监控Container的资源使用情况,保证任务顺利执行。
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YARN的核心组件包括:1. 资源管理器(ResourceManager,RM):负责整个集群的资源调度和任务分配,是YARN的主要协调者。2. 节点管理器(NodeManager,NM):运行在集群中的每个节点上,负责监视和管理该节点上的资源(如内存、CPU、磁盘、网络),并处理来自资源管理器的命令。3. 应用程序历史服务器(Application History Server,AHS):用于存储应用程序运行历史信息,以便事后分析和故障排查。
在应用程序的运行机制中,客户端首先提交应用程序给资源管理器,后者会启动一个应用主(ApplicationMaster)来负责该应用程序的生命周期管理。应用主与资源管理器通信,申请运行所需的资源容器。一旦获取资源,应用主会在容器上启动任务,并在任务执行完毕后清理资源。
YARN支持灵活的资源请求,客户端可以根据应用程序的需要指定内存和CPU资源,甚至指定容器的本地性要求,如优先在存储HDFS数据块副本的节点上运行,或者在特定机架上运行。这些功能大大提高了数据处理的效率。
YARN的另一个亮点是对应用程序生命周期的管理,从短暂的几秒钟到长时间运行的作业,如实时数据处理或长时间批处理作业,都能得到有效管理。应用主在运行过程中可以根据需要动态申请或释放资源,这为YARN带来了更高的灵活性和资源利用率。
与传统的MapReduce框架相比,YARN在资源管理方面做出了革命性改变。在MapReduce 1.0中,作业跟踪器(JobTracker)承担了资源调度和任务监控的双重角色,随着集群规模的扩大,JobTracker成为了瓶颈,限制了系统的可扩展性。而在YARN中,资源调度和任务监控的功能被分离,前者由资源管理器负责,后者由应用主负责,使得YARN可以支持更多种类的处理框架,如Spark、Tez、Hive等。
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逻辑组件——数据区以数据区的形式分配所有类型段的空间。数据区由一定数目的相邻数据块组成,段是数据区的集合。创建表时,Oracle将一定数目的数据块组成的初始数据区分配给表的数据段。
Oracle按下面方式对指定段新增数据区的分配进行控制:
Oracle使用以下算法,通过可用空间(在包含该段的表空间中)搜索与新增数据区大小相同或更大的第一个可用的相邻数据块集:
Oracle搜索的相邻数据块要与新增数据区上一个块的大小相匹配,这样可减小内部碎片的出现(如果必要,该大小将四舍五入到该表空间最小数据区大小)。
如果没有找到精确匹配值,Oracle将搜索比所需数量大的相邻数据块集。
如果Oracle没有找到大小相同或更大的相邻数据块集,则它将组合相应表空间中所有可用的相邻数据块,形成更大的相邻数据块集。组合完表空间的数据块后,Oracle将重新执行上述两条中描述的搜索。
如果第二次搜索完成后无法分配数据区,则Oracle将尝试通过自动扩展来调整文件的大小。
如果Oracle无法调整文件的大小,则返回一个错误。
一旦Oracle在表空间中找到并分配了必需的可用空间,则它将分配一部分与新增数据区大小相应的可用空间。如果Oracle找到了比数据区要求的可用空间大的可用空间,则Oracle将剩余部分保留为可用空间(5个或5个以上相邻块)。
Oracle更新段标题和数据字典,以显示新的数据区已经被分配,而分配的空间不再可用。
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