首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

我想知道(公式)如何计算namenode,yarn和资源管理器的RAM,CPU和磁盘内存

对于计算namenode、yarn和资源管理器的RAM、CPU和磁盘内存,需要考虑以下几个方面:

  1. Namenode:
    • RAM:Namenode的RAM主要用于存储文件系统的元数据,包括文件、目录和块的信息。RAM的大小取决于文件系统中的文件和目录数量以及块的数量。一般建议为每个百万文件和目录分配1GB的RAM,并为每个百万块分配2GB的RAM。
    • CPU:Namenode的CPU主要用于处理客户端的请求和元数据操作。CPU的性能要求取决于文件系统的负载和并发访问量。一般建议使用多核CPU,并根据实际情况进行扩展。
    • 磁盘内存:Namenode的磁盘内存主要用于持久化存储文件系统的元数据。磁盘内存的大小取决于文件系统中的文件和目录数量以及块的数量。建议使用高性能的磁盘,并根据实际情况进行扩展。
  2. Yarn:
    • RAM:Yarn的RAM主要用于存储应用程序的资源请求和分配信息。RAM的大小取决于应用程序的数量和资源需求。一般建议为每个应用程序分配足够的RAM,以满足其资源需求。
    • CPU:Yarn的CPU主要用于处理应用程序的任务调度和资源管理。CPU的性能要求取决于应用程序的负载和并发执行量。一般建议使用多核CPU,并根据实际情况进行扩展。
    • 磁盘内存:Yarn的磁盘内存主要用于存储应用程序的日志和临时数据。磁盘内存的大小取决于应用程序的数量和数据量。建议使用高性能的磁盘,并根据实际情况进行扩展。
  3. 资源管理器:
    • RAM:资源管理器的RAM主要用于存储集群的资源信息和调度算法。RAM的大小取决于集群的规模和资源管理的复杂度。一般建议为资源管理器分配足够的RAM,以满足其资源管理需求。
    • CPU:资源管理器的CPU主要用于处理集群的资源请求和分配。CPU的性能要求取决于集群的负载和并发请求量。一般建议使用多核CPU,并根据实际情况进行扩展。
    • 磁盘内存:资源管理器的磁盘内存主要用于存储集群的配置和状态信息。磁盘内存的大小取决于集群的规模和配置信息的复杂度。建议使用高性能的磁盘,并根据实际情况进行扩展。

需要注意的是,以上只是一般的建议和指导,实际的配置需根据具体的应用场景和需求进行调整。此外,腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品,如腾讯云服务器、腾讯云容器服务、腾讯云数据库等,可以根据具体需求选择适合的产品进行部署和管理。更多关于腾讯云产品的信息,可以参考腾讯云官方网站:https://cloud.tencent.com/

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Hadoop面试题

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 文章目录 你们公司集群有多少机器,内存,硬盘,CPU? 你们Hadoop、Hive、Kafka都是什么版本? 你们每天的数据量有多少?...压缩算法 参考 你们公司集群有多少机器,内存,硬盘,CPU?...运行处理 基于yarn进行计算资源的分配、管理 yarn负责资源的管理和调度。 Application Master负责一个作业的管理。...,默认大小是128M NameNode 存储元数据,将元数据保存到内存及磁盘上,保存文件、block、datanode的关系 NameNode中的元数据信息存储在内存及文件中。...它包括了该节点上的一定量的CPU、内存、磁盘、网络等资源,MapReduce程序的所有Task都是在一个容器中执行的,容器的大小是可以动态调整的 向YARN提交任务的流程 客户端向yarn提交任务 Resource

49410

Hadoop与Spark等大数据框架介绍

可以选择采用多线程处理,但是依然无法改变资源瓶颈的现实,因为一台计算器的CPU资源,内存资源,磁盘IO瓶颈是定,创建再多的线程也无法改变这个现实。...解决思路一:纵向扩展 升级硬件,提高单机性能(增加内存,增强CPU、用更高性能的磁盘(如固态硬盘),比如可以购买IBM的高端服务器。...这种方法简单易行,但单台计算机的扩展空间有限,CPU、内存、磁盘再怎么扩展也是有限的,无法无限扩展。...YARN(Yet Another Resource Negotiator) YARN是一种 Hadoop 资源管理器,它是一个通用资源管理系统,可为上层应用提供统一的资源管理和调度,它的引入为集群在利用率...Shuffle数据必须持久化磁盘,不能缓存在内存。

1.5K10
  • 大数据之Hadoop企业级生产调优手册(下)

    其实慢性磁盘并不少见,当机器运行时间长了,上面跑的任务多了,磁盘的读写性能自然会退化,严重时就会出现写入数据延时的问题。如何发现慢磁盘? 正常在HDFS上创建一个目录,只需要不到 1s的时间。...因为大量的小文件会耗尽 NameNode中的大部分内存。但注意,存储小文件所需要的磁盘容量和数据块的大小无关。...具体说来, HDFS存档文件对内还是一个一个独立文件,对 NameNode而言却是一个整体,减少了 NameNode的内存。...(1)计算机性能:CPU、内存、磁盘、网络 (2)I/O 操作优化:数据倾斜;Map 运行时间太长,导致Reduce 等待过久;小文件过多 MapReduce 常用调优参数 MapReduce 数据倾斜问题...,能够将多个小文件打包成一个 HAR文件,从而达到减少 NameNode的内存使用。

    63510

    hadoop记录

    NodeManager:它运行在从机上,负责启动应用程序的容器(应用程序在其中执行它们的部分),监控它们的资源使用情况(CPU、内存、磁盘、网络)并将这些报告给 ResourceManager。...此外,在 Hadoop 2.x 中,YARN 提供了一个中央资源管理器。使用 YARN,您现在可以在 Hadoop 中运行多个应用程序,所有应用程序都共享一个公共资源。...但是根据您的经验,您可以看出,NameNode 是主节点,它存储有关存储在 HDFS 中的所有块的元数据。它需要高内存(RAM)空间,因此NameNode需要是具有良好内存空间的高端机器。 16....如您所知,NameNode 将有关文件系统的元数据信息存储在 RAM 中。因此,内存量会限制我的 HDFS 文件系统中的文件数量。换句话说,过多的文件会导致生成过多的元数据。...块缓存:块缓存驻留在区域服务器的顶部。它将经常读取的数据存储在内存中。 MemStore:它是写缓存。在将所有传入数据提交到磁盘或永久内存之前,它会存储所有传入数据。

    96730

    它的名字叫Hadoop

    Hadoop之父Doug Cutting和他手上拿的Hadoop 大家好,介绍一下我的朋友,它的名字叫Hadoop,它和其它大数据框架一样,都是出生于计算机。...Hadoop如果没有谷歌三大论文的帮助,它到现在也不会分身,只能在一台服务器上存储和计算着越来越多的数据量,而且会非常缓慢,因为一台服务器的CPU数量和内存都有限。...有了谷歌三大论文的帮助,Hadoop除了得出HDFS和MapReduce组件,还有Yarn资源管理器组件。...它们都极具有分身的能力,也没必要在一台服务器上分身,它们的目的是联合多台服务器扩大CPU数量和增大内存容量。...MapReduce简单的过程 那如何让MapReduce跑起来计算呢,则就需要Yarn资源管理器。Yarn和HDFS一样,也有很多个组件。

    47820

    【20】进大厂必须掌握的面试题-50个Hadoop面试

    NodeManager:它在从属计算机上运行,并负责启动应用程序的容器(应用程序在其中执行应用程序),监视其资源使用情况(CPU,内存,磁盘,网络)并将其报告给ResourceManager。...另外,在Hadoop 2.x中,YARN提供了一个中央资源管理器。借助YARN,您现在可以在Hadoop中运行多个应用程序,所有应用程序共享一个公共资源。...但是从您的经验来看,您可以知道NameNode是主节点,它存储有关HDFS中存储的所有块的元数据。它需要高内存(RAM)空间,因此NameNode必须是具有良好存储空间的高端计算机。...如您所知,NameNode将有关文件系统的元数据信息存储在RAM中。因此,内存量限制了我的HDFS文件系统中的文件数量。换句话说,文件过多会导致生成过多的元数据。...并且,将这些元数据存储在RAM中将成为挑战。根据经验法则,文件,块或目录的元数据占用150个字节。 17.您如何在HDFS中定义“阻止”?Hadoop 1和Hadoop 2中的默认块大小是多少?

    1.9K10

    hadoop记录 - 乐享诚美

    NodeManager:它运行在从机上,负责启动应用程序的容器(应用程序在其中执行它们的部分),监控它们的资源使用情况(CPU、内存、磁盘、网络)并将这些报告给 ResourceManager。...此外,在 Hadoop 2.x 中,YARN 提供了一个中央资源管理器。使用 YARN,您现在可以在 Hadoop 中运行多个应用程序,所有应用程序都共享一个公共资源。...但是根据您的经验,您可以看出,NameNode 是主节点,它存储有关存储在 HDFS 中的所有块的元数据。它需要高内存(RAM)空间,因此NameNode需要是具有良好内存空间的高端机器。 16....如您所知,NameNode 将有关文件系统的元数据信息存储在 RAM 中。因此,内存量会限制我的 HDFS 文件系统中的文件数量。换句话说,过多的文件会导致生成过多的元数据。...块缓存:块缓存驻留在区域服务器的顶部。它将经常读取的数据存储在内存中。 MemStore:它是写缓存。在将所有传入数据提交到磁盘或永久内存之前,它会存储所有传入数据。

    22830

    hadoop集群老的资源管理Mrv1与Yarn资源管理器的工作流程和对比

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。...单点故障主要由以下两个原因导致: NameNode内存消耗过大 DataNode会定期向NameNode发送Block Report,这些数据是占用内存空间的,随着Hadoop集群存储空间的增多,这些...比如,Hadoop默认为每个slot分配2G内存和1个CPU,如果一个应用程序的任务只需要1GB内存,则会产生“资源碎片”,从而降低集群资源的利用率;同样,如果一个应用程序的任务需要3GB内存,则会隐式地抢占其他任务的资源...另外,slot只是从内存和CPU的角度对资源进行分配,在实际系统中,资源本身是多维度的,例如:CPU、内存、网络I/O和磁盘I/O等。 没引入有效的资源隔离机制。...Hadoop 1.0仅采用了基于jvm的资源隔离机制,这种方式仍过于粗糙,很多资源,比如CPU,无法进行隔离,这会造成同一个节点上的任务之间干扰严重。 计算模式单一。

    91810

    HAWQ技术解析(十三) —— 资源管理

    一、HAWQ如何管理资源         HAWQ使用多种机制管理CPU、内存、I/O、文件句柄等系统资源,包括全局资源管理、资源队列、强制资源使用限额等。 1....如果P和V的数量很大,DataNode将成为瓶颈。而在NameNode上将有V * N个连接,如果节点很多,那么NameNode可能成为瓶颈。        ...=16         HAWQ计算的每核内存为3GB(48GB/16)。...例如,如果YARN中HAWQ队列的配额不大于整个集群的50%,并且每个YARN节点的最大内存与虚拟CPU核数分别为64GB和16,那么hawq_rm_min_resource_perseg的设置不能大于...创建资源队列时需要指定队列的名称、父队列名称、CPU和内存限制等,还能可选限制队列中的活跃语句数量。

    1.2K50

    2022年Hadoop面试题最全整理,两万字干货分享【建议收藏】

    NameNode 在启动的时候会做哪些操作 NameNode数据存储在内存和本地磁盘中,而本地磁盘数据存储在fsimage镜像文件和编辑日志文件中。...小文件过多会有什么危害,如何避免 Hadoop上大量的HDFS元数据信息都存储在NameNode内存中,所以过多的小文件肯定会淹没NameNode内存。...ResourceManager负责整个系统的资源管理和分配,ApplicationMaster负责各个应用的管理。 1.资源管理器:RM是全局资源管理器,负责整个系统的资源管理和分配。...内存大小为4-5g (3)可以增加MapTask的cpu核数,增加ReduceTask的CPU核数 (4)增加每个Container的CPU核数和内存大小 (5)调整每个Map Task和Reduce...本公式就不用减1。 1.2.13 Hadoop宕机 1)如果MR造成系统宕机。此时要控制Yarn同时运行的任务数,和每个任务申请的最大内存。

    1.2K10

    Hadoop、Spark、Kafka面试题及答案整理

    on yarn(集群模式): 运行在 yarn 资源管理器框架之上,由 yarn 负责资源管理,Spark 负责任务调度和计算。...on mesos(集群模式): 运行在 mesos 资源管理器框架之上,由 mesos 负责资源管理,Spark 负责任务调度和计算。...kafka的数据存在内存还是磁盘 Kafka最核心的思想是使用磁盘,而不是使用内存,可能所有人都会认为,内存的速度一定比磁盘快,我也不例外。...在看了Kafka的设计思想,查阅了相应资料再加上自己的测试后,发现磁盘的顺序读写速度和内存持平。...磁盘顺序读写速度超过内存随机读写。 JVM的GC效率低,内存占用大。使用磁盘可以避免这一问题。 系统冷启动后,磁盘缓存依然可用。

    1.2K21

    手把手教你入门Hadoop(附代码&资源)

    监视Hadoop集群上所有应用程序的执行情况。 NodeManager 管理Hadoop集群中单个节点上的计算资源(RAM和CPU)。 运行各种应用程序的任务,并强制它们在限定的计算资源范围之内。...YARN以资源容器的形式将集群资源分配给各种应用程序,这些资源容器代表RAM数量和CPU核数的组合。 在YARN集群上执行的每个应用程序都有自己的ApplicationMaster进程。...YARN 应用程序 YARN仅仅是一个资源管理器,它知道如何将分布式计算资源分配给运行在Hadoop集群上的各种应用程序。换句话说,YARN本身不提供任何处理逻辑来分析HDFS中的数据。...使用ResourceManager WebUI,可以检查RAM总数、可用于处理的CPU核数量以及 当前Hadoop集群负载。查看页面顶部的“集群度量”。...Spark会将您的数据保存在RAM中,并在运行后续查询时避免触及磁盘,从而使您获得更好的性能。 Dataframes只是Spark中可用的API之一。

    1.1K60

    手把手教你入门Hadoop(附代码资源)

    监视Hadoop集群上所有应用程序的执行情况。 NodeManager 管理Hadoop集群中单个节点上的计算资源(RAM和CPU)。 运行各种应用程序的任务,并强制它们在限定的计算资源范围之内。...YARN以资源容器的形式将集群资源分配给各种应用程序,这些资源容器代表RAM数量和CPU核数的组合。 在YARN集群上执行的每个应用程序都有自己的ApplicationMaster进程。...YARN 应用程序 YARN仅仅是一个资源管理器,它知道如何将分布式计算资源分配给运行在Hadoop集群上的各种应用程序。换句话说,YARN本身不提供任何处理逻辑来分析HDFS中的数据。...使用ResourceManager WebUI,可以检查RAM总数、可用于处理的CPU核数量以及 当前Hadoop集群负载。查看页面顶部的“集群度量”。...Spark会将您的数据保存在RAM中,并在运行后续查询时避免触及磁盘,从而使您获得更好的性能。 Dataframes只是Spark中可用的API之一。

    56740

    6道经典大数据面试题(ChatGPT回答版)

    YARN 集群的架构如下: ResourceManager(RM):ResourceManager 是整个 YARN 集群的核心组件,它负责管理集群中的资源,如 CPU、内存、磁盘等,以及管理运行在集群上的应用程序...NodeManager(NM):NodeManager 是运行在每个节点上的代理组件,它负责管理该节点上的资源,如 CPU、内存、磁盘等,并与 ResourceManager 交互以管理资源的分配和回收...Container:Container 是 YARN 中的一个基本概念,它是资源的抽象表示,包括 CPU、内存、磁盘等资源,以及运行应用程序所需的执行环境。...状态管理:Flink 的状态管理机制非常灵活,可以在内存和磁盘之间进行平衡,从而支持更复杂的应用场景。Spark Streaming 的状态管理机制比较简单,仅支持将状态存储在内存中。...而 Spark Streaming 使用 Spark 的任务调度器,调度器仅仅会考虑 CPU 和内存资源,无法考虑网络带宽等其他因素。

    1.4K60

    如何部署 Hadoop 集群

    本节将重点介绍内存分配如何适用于MapReduce作业,并提供2GB RAM节点的示例配置。...需要正确配置四种类型的资源分配才能使群集正常工作: 单个节点上的YARN容器的分配内存。这个限制应该高于所有其他限制; 否则,容器分配将被拒绝,应用程序将失败。但是,它不应该是节点上的全部RAM。...运行并监控HDFS 本节将介绍如何在NameNode和DataNodes上启动HDFS,并监控所有内容是否正常工作以及与HDFS数据交互。...这是YARN框架的作用。以下部分介绍如何启动,监控和向YARN提交作业。 启动和停止YARN 使用脚本启动YARN: start-yarn.sh 使用该jps命令检查一切是否正在运行。...与HDFS一样,YARN提供了更友好的Web UI,默认情况下在8088资源管理器的端口上启动。

    3.4K1211

    The BigData,Hadoop组成及生态

    但是由于计算机计算性能的不同,如果放在上古时代的计算机,让它们处理GB级别的数据就已经算是极限了;对于现在内存普遍是128G的服务器,多台并行处理EB级别的数据也不在话下。...Note:资源调度指的是CPU、内存、服务器计算的选择等 接下来,我们分别介绍: 用于存储的HDFS 用于资源调度的YARN 用于计算的MapReduce HDFS架构概述 Hadoop Distributed...YARN架构概述 Yet Another Resource Negotiator 简称YARN,它是Hadoop的资源管理器,负责为运算程序提供服务器运算资源,相当于一个分布式的操作系统平台,而 MapReduce...ResourceManager(RM):整个集群资源(内存、cpu等)的老大 NodeManager(NM):单个节点服务器资源的老大 ApplicationMaster(AM):单个任务运行的老大 Container...:容器,相当于一台独立的服务器,里面封装了任务运行所需的资源,如内存、CPU、磁盘、网络等。

    44850
    领券