YARN作业调度容错机制研究.pptx

YARN作业调度容错机制研究

调度框架概述

YARN框架介绍

作业调度机制分析

容错机制概述

YARN的容错机制

容错机制关键技术

容错机制优化策略

YARN作业调度容错机制研究展望ContentsPage目录页

调度框架概述YARN作业调度容错机制研究

调度框架概述调度框架概述：1.Hadoop调度框架的演变历程：从早期的MapReduce一体式架构，到后来的YARN两级架构，再到如今的Mesos/Kubernetes容器化调度框架，调度框架经历了从单一到复杂、从静态到动态、从集中式到分布式的演变过程。2.YARN调度框架的体系结构：YARN由ResourceManager(RM)和NodeManager(NM)组成，RM负责作业调度和资源管理，而NM负责单个节点上的资源管理和任务执行。3.YARN调度算法：YARN提供了多种调度算法，包括FIFO（先进先出）、FairScheduler（公平调度器）和CapacityScheduler（容量调度器）。

调度框架概述调度策略：1.作业调度策略：作业调度策略决定了作业在资源队列中的调度顺序。常见的作业调度策略包括FIFO（先进先出）、FairScheduler（公平调度器）和CapacityScheduler（容量调度器）。2.资源分配策略：资源分配策略决定了作业如何分配资源。常见的资源分配策略包括BestEffort、Guaranteed和Spot。3.任务执行策略：任务执行策略决定了任务如何在节点上执行。常见的任务执行策略包括SingleNode、RackLocal和Distributed。容错机制：1.作业容错：作业容错机制确保作业在发生故障时能够重新执行。常见的作业容错机制包括Checkpointing和LineageRecovery。2.任务容错：任务容错机制确保任务在发生故障时能够重新执行。常见的任务容错机制包括SpeculativeExecution和TaskReplication。3.节点故障处理：节点故障处理机制确保在节点发生故障时能够将任务重新分配到其他节点上。常见的节点故障处理机制包括Failover和Blacklisting。

调度框架概述调度性能优化：1.调度性能指标：调度性能指标用于衡量调度器的性能。常见的调度性能指标包括调度延迟、资源利用率和作业完成时间。2.调度算法优化：调度算法优化可以提高调度器的性能。常见的调度算法优化技术包括改进作业优先级算法、改进资源分配算法和改进任务执行算法。3.系统配置优化：系统配置优化可以提高调度器的性能。常见的系统配置优化技术包括调整队列权重、调整任务资源限制和调整节点资源限制。

调度框架概述调度框架发展趋势：1.容器化调度框架：容器化调度框架是未来调度框架的发展趋势。容器化调度框架可以隔离任务，提高安全性，简化管理。常见的容器化调度框架包括Mesos和Kubernetes。2.云原生调度框架：云原生调度框架是基于云计算平台的调度框架。云原生调度框架可以利用云计算平台提供的服务，提高调度效率。常见的云原生调度框架包括GoogleKubernetesEngine(GKE)和AmazonElasticContainerService(ECS)。3.智能调度框架：智能调度框架是利用人工智能技术来提高调度性能的调度框架。智能调度框架可以自动学习和调整调度策略，提高调度效率。常见的智能调度框架包括微软的AzureMachineLearning和谷歌的TensorFlowExtended。

调度框架概述调度框架的研究热点：1.容器化调度框架的研究热点：容器化调度框架的研究热点包括容器编排、容器安全和容器管理。2.云原生调度框架的研究热点：云原生调度框架的研究热点包括服务发现、负载均衡和自动伸缩。

YARN框架介绍YARN作业调度容错机制研究

YARN框架介绍YARN框架简介：1.YARN是一种分布式资源管理系统，用于管理和调度大规模数据并行计算作业。2.YARN是一个通用的资源管理系统，可以支持多种计算框架，如MapReduce、Spark、Storm等。3.YARN通过将作业调度和资源管理分开，提高了系统的可扩展性和灵活性。YARN架构：1.YARN由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container等组件组成。2.ResourceManager负责资源管理和作业调度，NodeManager负责资源管理和任务执行。3.ApplicationMaster负