ameNode元数据备份。 1.5.2 YARN 架构概述 Yet Another Resource Negotiator 简称 YARN ，另一种资源协调者，是 Hadoop 的资源管理器。 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（入门） ————————————————————————————— 更多 Java –大数据 –前端 ttl=128 time=7.72 ms （2）安装 epel-release 注：Extra Packages for Enterprise Linux 是为“红帽系”的操作系统提供额外的软件包， 适用于 RHEL、CentOS 和 Scientific Linux。相当于是一个软件仓库，大多数 rpm 包在官方 repository 中是找不到的） [root@hadoop100 [root@hadoop100 ~]# rpm -qa | grep -i java | xargs -n1 rpm -e --nodeps ➢ rpm -qa：查询所安装的所有 rpm 软件包 ➢ grep -i：忽略大小写 ➢ xargs -n1：表示每次只传递一个参数 ➢ rpm -e –nodeps：强制卸载软件 7）重启虚拟机 [root@hadoop100

NAMENODE 备用 NAMENODE 调度器 共享编辑日志 或者 JOURNAL NODE 从节点 容器 容器 容器 资源管理器 数据节点 数据节点 数据节点 节点管理器 节点管理器 节点管理器 图 1-1 MapReduce 的功能使得它成为最常用的批处理工具之一。该处 理器的灵活性使其能利用自身的影响力来挑战现有系统。通过将数 据 有什么诱人的特点或是性质？其中两个重要的部分是资 源管理器和节点管理器。让我们来勾勒 YARN 的框架。首先考虑一 个两层的群集，其中资源管理器在顶层(每个群集中只有一个)。资 Hadoop 大数据解决方案 6 源管理器是主节点。它了解从节点所在的位置(较底层)以及它们拥 有多少资源。它运行了多种服务，其中最重要的是用于决定如何分 配资源的资源调度器。节点管理器(每个群集中有多个)是此基础设 施的从节点。当开始运行时，它向资源管理器声明自己。此类节点 有能力向群集提供资源，它的资源容量即内存和其他资源的数量。 在运行时，资源调度器将决定如何使用该容量。Hadoop 2 中的 YARN 框架允许工作负载在各种处理框架之间动态共享群集资源，这些框 架包括 MapReduce、Impala 和 Spark。YARN 目前用于处理内存和 CPU，并将在未来用于协调其他资源，例如磁盘和网络

task。 1.6 YARN 介绍 YARN 是 Hadoop 2.0 中的资源管理系统，它的基本设计思想是将 MRv1 中的 JobTracker 拆分成了两个独立的服务：一个全局的资源管理器 ResourceManager 和每个应用程序特有的 ApplicationMaster。其中 ResourceManager 负责整个系统 的资源管理和分配，而 ApplicationMaster

decommission in progress（退役中），说明数据 节点正在复制块到其他节点 5）等待退役节点状态为 decommissioned（所有块已经复制完成），停止该节点及节点资源 管理器。注意：如果副本数是 3，服役的节点小于等于 3，是不能退役成功的，需要修改 副本数后才能退役 [atguigu@hadoop105 hadoop-3.1.3]$ hdfs --daemon