Administrador de recursos de hilados
Video: Funciones de Gerente o jefe de Recursos Humanos
El componente de núcleo de hilo (Sin embargo, otro negociador de recursos) es el administrador de recursos, que regula todos los recursos de procesamiento de datos en el cluster Hadoop. En pocas palabras, el administrador de recursos es un programador dedicado que asigna recursos a las aplicaciones que solicitan. Sus tareas son sólo para mantener una visión global de todos los recursos del clúster, el manejo de las solicitudes de recursos, la programación de la solicitud, y luego la asignación de recursos a la aplicación solicitante.
El Administrador de recursos, un componente crítico en un cluster Hadoop, debe ejecutarse en un nodo maestro dedicado.
A pesar de que el Administrador de recursos es, básicamente, un programador puro, que se basa en módulos planificador para la lógica de programación real. Se puede elegir entre los mismos programadores que estaban disponibles en Hadoop 1, que han sido actualizados para trabajar con HILO: FIFO (primero en entrar, primero en salir), número de plazas, o de reparto justo.
Video: Funciones de Recursos Humanos
El Administrador de recursos es completamente agnóstico con respecto a las aplicaciones y marcos - no tiene ningún perros en esas cacerías particulares, en otras palabras. No tiene ningún concepto de mapa o reducir las tareas, que no hace un seguimiento del progreso de los trabajos o de sus tareas individuales, y no se ocupa de las conmutaciones por error.
En resumen, el administrador de recursos es una salida completa del centinela JobTracker para entornos Hadoop 1. Lo que el Administrador de recursos hace es programar las cargas de trabajo, y lo hace bien ese trabajo.
Video: Administrador de recursos
Este alto grado de separación de deberes - concentrándose en un aspecto, ignorando todo lo demás - es exactamente lo que hace HILO mucho más escalable, capaz de proporcionar una plataforma genérica para aplicaciones, y es capaz de soportar una múltiples usuarios clúster Hadoop - múltiples usuarios debido a que diferentes unidades de negocio pueden compartir el mismo clúster Hadoop.