Hadoop 调度器

前置篇: 为从根本上解决旧 MapReduce 框架的性能瓶颈,促进 Hadoop 框架的更长远发展,从 0.23.0 版本开始,Hadoop 的 计算框架完全重构,发生了根本的变化.新的 Hadoop MapReduce 框架命名为 Yarn,重构根本的思想是将 JobTracker 两个主要的功能分离成单独的组件,这两个功能是计算资源管理和任务调度 / 监控.ResourceManager全局管理所有应用程序计算资源的分配,每一个应用的 ApplicationMaster 负责相应的调度和协

Hadoop的调度器总结 随着MapReduce的流行,其开源实现Hadoop也变得越来越受推崇.在Hadoop系统中,有一个组件非常重要,那就是调度器,它的作用是将系统中空闲的资源按一定策略分配给作业.在Hadoop中,调度器是一个可插拔的模块,用户可以根据自己的实际应用要求设计调度器.Hadoop中常见的调度器有三种,分别为: (1)默认的调度器FIFO Hadoop中默认的调度器,它先按照作业的优先级高低,再按照到达时间的先后选择被执行的作业. (2) 计算能力调度器Capacity Sc

如要转载,请注上作者和出处. 须知: 我们下载的是hadoop-2.7.3-src 源码. 这个版本默认调度器是Capacity调度器. 在2.0.2-alpha版本的时候,有人汇报了一个fifo调度器的bug,社区把默认调度器从原来的fifo切换成capacity了. 在Hadoop中,调度器是一个可插拔的模块,用户可以根据自己的实际应用要求设计调度器,然后在配置文件中指定相应的调度器,这样,当Hadoop集群启动时,便会加载该调度器.当前Hadoop自带了几种调度器,分别是FIFO(默认调度

Hadoop有两个大版本 0.20.x,1.x通常为hadoop 1版本,运行环境依赖JobTracker和TaskTracker,运行资源通过作业表示模型MapTask和ReduceTask来组成:运行资源通过槽位Slot来表示. 0.23.x,2.x称之为hadoop 2版本,在开发模型上类似1,都有新旧两套MapReduce API来完成;针对JobTracker的职责有YARN来管理:包括 a:资源管理 ResourceManager ,以及NodeManager b:作业调度 Appl

目的 此文档描述了 FairScheduler, Hadoop 的一个可插入式的调度器,允许 YARN 应用在一个大集群中公平地共享资源. 简介 公平调度是一种分配资源给应用的方法,以致到最后,平均上所有应用获得相等的资源.  Hadoop NextGen 能够调度多种类型的资源.默认的, Fair Scheduler 仅以内存为基础作公平调度决策.可以用Ghodsi 等开发的 Dominant Resource Fairness 概念配置调度内存和CPU.仅有一个应用运行时,这个应用使用整个集

hadoop调度器的作用是将系统中空闲的资源按一定策略分配给作业.调度器是一个可插拔的模块,用户可以根据自己的实际应用要求设计调度器.Hadoop中常见的调度器有三种,分别为: 1.基于队列的FIFO(先进先出) hadoop默认的资源调度器.优点:简单明了.缺点:忽略了不同作业的需求差异. 2.计算能力调度器Capacity Scheduler 支持多个队列,每个队列可配置一定的资源量,每个队列采用FIFO调度策略,为了防止同一个用户的作业独占队列中的资源,该调度器会对同一用户提交的作业所占资

一.引言 Yarn在Hadoop的生态系统中担任了资源管理和任务调度的角色.在讨论其构造器之前先简单了解一下Yarn的架构.上图是Yarn的基本架构,其中ResourceManager是整个架构的核心组件,它负责整个集群中包括内存.CPU等资源的管理:ApplicationMaster负责应用程序在整个生命周期的任务调度:NodeManager负责本节点上资源的供给和隔离:Container可以抽象的看成是运行任务的一个容器.本文讨论的调度器是在ResourceManager组建中进行调度的,接

本文通过MetaWeblog自动发布,原文及更新链接:https://extendswind.top/posts/technical/hadoop_yarn_resource_scheduler 搜了一些博客,发现写得最清楚的还是<Hadoop权威指南>,以下内容主要来自<Hadoop The Definitive Guide> 4th Edition 2015.3. Hadoop YARN Scheduler 三个调度器 YARN提供了CapacityScheduler, Fai

理想情况下,我们应用对Yarn资源的请求应该立刻得到满足,但现实情况资源往往是有限的,特别是在一个很繁忙的集群,一个应用资源的请求经常需要等待一段时间才能的到相应的资源.在Yarn中,负责给应用分配资源的就是Scheduler.其实调度本身就是一个难题,很难找到一个完美的策略可以解决所有的应用场景.为此,Yarn提供了多种调度器和可配置的策略供我们选择. 一.调度器的选择 在Yarn中有三种调度器可以选择:FIFO Scheduler ,Capacity Scheduler,FairS ched