Gerente de recursos do fio
Video: Las 8 cualidades básicas de un gerente de recursos humanos
Conteúdo
O componente do núcleo do fio (mais um recurso Negociador) é o Gestor de Recursos, que governa todos os recursos de processamento de dados no cluster Hadoop. Simplificando, o Gerenciador de recursos é um programador dedicado que atribui recursos para aplicações solicitantes. Suas únicas tarefas são para manter uma visão global de todos os recursos no cluster, o tratamento dos pedidos de recursos, programação do pedido, e depois atribuir recursos para o aplicativo solicitante.
Video: Resident Evil 7 #01 - Troféus/Conquistas - Só Me Tira Daqui/Gerente de Recursos/Ande Até Passar
O Gerenciador de recursos, um componente crítico em um cluster Hadoop, deve ser executado em um nó mestre dedicado.
Mesmo que o Gerenciador de recursos é basicamente um programador puro, ele se baseia em módulos Scheduler para a lógica de programação real. Você pode escolher entre os mesmos programadores que estavam disponíveis no Hadoop 1, que foram todos atualizados para trabalhar com FIO: FIFO (first in, first out), Capacidade, ou quinhão.
Video: Las 8 cualidades que un Gerente de Recursos Humanos debe tener
O Gerenciador de recursos é completamente agnóstico em relação a ambas as aplicações e frameworks - ele não tem nenhum cães nessas caçadas particulares, em outras palavras. Ele não tem noção de mapa ou reduzir as tarefas, ele não acompanhar o progresso de empregos ou suas tarefas individuais, e não lidar com failovers.
Em suma, o Gerenciador de recursos é uma partida completa a partir do daemon JobTracker para ambientes Hadoop 1. O que o Gerenciador de recursos faz é cargas de trabalho de programação, e ele faz esse trabalho bem.
Video: Gerenciador de Dispositivos (Windows 7)
Esse alto grau de separação de funções - concentrando-se em um aspecto, ignorando tudo o resto - é exatamente o que faz FIO muito mais escalável, capaz de fornecer uma plataforma genérica para aplicações, e capaz de suportar uma Multi inquilino cluster do Hadoop - multi-tenant porque as unidades de negócios diferentes podem compartilhar o mesmo cluster Hadoop.