大数据平台技术实例教程-习题及答案 ch07.docx

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1、第七章 Hadoop的集群资源管理系统YARN1、简述YARN的作用。YARN (Yet Another Resource Negotiator)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。2、简述YARN的工作流程。(1)提交应用程序：用户将应用程序提交到YARN集群中。(2) Resource Manager分配资源：YARN的Resource Manager为应用程序分配资源， 包括CPU、内存等。(3) Resource Manager分配资源：YARN的Resource Manager为应用程序分配资源，

2、 包括CPU、内存等。(4) Task 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。3、以命令的方式描述YARN的启动步骤。(1)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 start nodemanager 启动 NodeManager 进程。(3)

3、查看启动日志:使用命令yarn logs -applicationldapplication id来查看 特定应用程序的启动日志。4、熟悉YARN的配置步骤。(1)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

4、聚合到统一的位置。5、YARN的分层集群框架有什么优势？(1)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

5、速恢复。6、ResourceManager进程包含什么内容？(1) Scheduler：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。(2) Applications 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 Master。(3) Resource Tracker：负责管理集群中的资源，维护集群资源的状态信息。7、ApplicationMaster 的作用是什么？ApplicationMaster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

6、，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。8、YARN的核心思想是什么?是通过什么方法实现的？YARN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。App 1 icationMaster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。9、NodeManager在YARN工作流程中的主要任务是什么？NodeManager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。