Apache Hadoop YARNのスケジューラを使用した、マルチテナントにおけるリソース管理の方法について紹介します。
Untangling Apache Hadoop YARN, Part 1: Cluster and YARN Basics In this multipart series, fully explore the tangled ball of thread that is YARN. YARN (Yet Another Resource Negotiator) is the resource management layer for the Apache Hadoop ecosystem. YARN has been available for several releases, but many users still have fundamental questions about what YARN is, what it’s for, and how it works. This
本稿では,YARN 上における分散処理基盤のリソース管理の仕組みと,問題となる状況,および Spark の解決方法について,Spark の例をまじえて説明します. YARN の基礎 MapReduce v1 では,TaskTracker が MapSlot/ReduceSlot という単位でリソースを管理していましたが,YARN では,"コンテナ"という単位でリソースを確保し,その中で処理を行います. コンテナには,CPU/メモリ/ディスク帯域幅/ネットワーク帯域幅などを割り当てることが可能です.2014/12時点では,CPU/メモリのリソース管理サポートが入っています.ディスクIO/ネットワークIOの制御も来年には入るかもしれません. Spark on YARN におけるリソース管理の例 Apache Spark は,オンメモリ用上のデータ処理を容易に行うことができる分散処理フレームワー
Ryu Kobayashi from Treasure Data gave a presentation on using YARN (Yet Another Resource Negotiator) with Hadoop. Some key points: - YARN was introduced to improve Hadoop resource management by separating processing from scheduling. - Configuration changes are required when moving from MRv1 to YARN, including properties for memory allocation and scheduler configuration. - Container execution, dire
The document discusses YARN (Yet Another Resource Negotiator), a resource management framework for Hadoop. It describes YARN components like the ResourceManager, NodeManager, and ApplicationMaster. It covers YARN configuration, capacity planning, health checks, thread tuning, and enabling high availability of the ResourceManager through ZooKeeper.Read less
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