Linux中Hadoop资源管理怎样实现

在Linux环境中，Hadoop的资源管理主要通过YARN（Yet Another Resource Negotiator）来实现。YARN是Hadoop 2.x版本引入的一个新特性，它负责集群资源的分配和任务调度。以下是YARN资源管理的主要组件和实现方式：

1. ResourceManager (RM)

ResourceManager是YARN的核心组件，负责整个集群资源的统一管理和分配。它有两个主要功能：

• 资源分配：RM负责将集群资源分配给各个应用程序。
• 任务调度：RM负责将应用程序的任务调度到合适的NodeManager上执行。

2. NodeManager (NM)

NodeManager是每个节点上的代理，负责管理该节点上的资源，并向ResourceManager报告资源使用情况。NodeManager的主要职责包括：

• 资源监控：监控节点上的资源使用情况，如CPU、内存、磁盘和网络。
• 容器管理：管理应用程序的容器（Container），容器是执行任务的隔离环境。
• 日志管理：收集和存储应用程序的日志。

3. ApplicationMaster (AM)

ApplicationMaster是每个应用程序的实例，负责与ResourceManager协商资源，并协调任务的执行。ApplicationMaster的主要职责包括：

• 资源请求：向ResourceManager申请所需的资源。
• 任务调度：将任务分配给NodeManager上的容器执行。
• 进度监控：监控任务的执行进度，并在任务失败时进行重试。

4. 容器（Container）

容器是YARN中资源分配的基本单位，它封装了应用程序运行所需的所有资源，如内存、CPU等。每个容器由NodeManager管理，并在ApplicationMaster的指导下执行任务。

5. ResourceManager Web UI

ResourceManager提供了一个Web界面，用于监控和管理集群资源。通过这个界面，管理员可以查看集群的资源使用情况、应用程序的状态和日志等信息。

实现步骤

以下是实现Hadoop资源管理的基本步骤：

1. 安装Hadoop： 确保Hadoop已经正确安装在Linux集群上，并且所有节点都已经配置好。

2. 配置ResourceManager： 编辑yarn-site.xml文件，配置ResourceManager的相关参数，如地址、端口等。

   
       yarn.resourcemanager.hostname
       rm-node-hostname
   
   
       yarn.resourcemanager.address
       rm-node-hostname:8032
   
   

3. 配置NodeManager： 编辑yarn-site.xml文件，配置NodeManager的相关参数，如资源限制等。

   
       yarn.nodemanager.resource.memory-mb
       8192
   
   
       yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores
       4
   
   

4. 启动ResourceManager和NodeManager： 在ResourceManager节点上启动ResourceManager服务：

   start-yarn.sh
   

   在每个NodeManager节点上启动NodeManager服务：

   yarn-daemon.sh start nodemanager
   

5. 提交应用程序： 使用yarn jar命令提交应用程序到YARN集群。

   yarn jar hadoop-mapreduce-examples-*.jar wordcount input output
   

通过以上步骤，你可以在Linux环境中实现Hadoop的资源管理。YARN的资源管理机制能够有效地提高集群资源的利用率，并支持多种计算框架（如MapReduce、Spark等）的运行。