hdfs（hadoop Distributed File System）的資源管理主要借助于yarn（Yet Another Resource Negotiator）來完成。YARN作為Hadoop 2.x版本新增的資源管理模塊，承擔著集群資源的調度與任務安排的任務。以下是HDFS資源管理的關鍵構成及其具體實現方法：
1. ResourceManager
ResourceManager是YARN體系的核心部分，它掌控著整個集群資源的整體調配。其核心職能包含以下兩點：
- 資源調配：ResourceManager依據應用需求，把集群內的資源分發給各個NodeManager。
- 任務調度：ResourceManager主導著應用任務被指派到適合的NodeManager上執行的過程。
2. NodeManager
NodeManager是位于每臺節點上的代理程序，它掌管所在節點資源的狀態并向ResourceManager匯報。NodeManager的核心工作如下：
- 資源監測：持續跟蹤節點上的CPU、內存、硬盤等資源的使用狀況。
- 容器管控：遵照ResourceManager的指示，生成、開啟及關閉容器（Container），并在容器內運行應用的任務。
- 資源上報：定時向ResourceManager反饋節點資源的使用狀態以及健康信息。
3. ApplicationMaster
每一個應用都配備有一個ApplicationMaster，其作用在于與ResourceManager協商資源并協調應用的執行。ApplicationMaster的主要任務有：
- 資源請求：向ResourceManager提出所需資源的申請。
- 任務調度：把應用的任務指派給NodeManager上的容器去執行。
- 進展追蹤：監控應用的執行進展，并在任務失敗時嘗試重新執行。
4. 容器（Container）
在YARN框架里，容器是一種資源的抽象概念，代表了一組資源（如CPU、內存等）。每個容器可承載一個或多個任務。ResourceManager依據應用的需求分配容器，而NodeManager則負責在容器中運行任務。
5. 資源分配策略
YARN提供了多種資源分配策略，其中包括：
- 公平調度：保證所有應用都能均衡地共享集群資源。
- 容量調度：為不同的隊列提供固定比例的資源容量。
- 搶占式調度：讓高優先級的應用能夠奪取低優先級應用的資源。
6. 配置與管理
YARN的資源管理可通過配置文件來進行調整，主要涉及：
- yarn-site.xml：設定ResourceManager和NodeManager的參數。
- mapred-site.xml：定義mapreduce作業的參數。
- core-site.xml：配置HDFS和YARN的基礎參數。
實施流程
- 安裝與配置Hadoop集群：保證Hadoop集群已妥善安裝并配置好。
- 啟動ResourceManager和NodeManager：開啟ResourceManager和NodeManager服務。
- 提交應用：經由命令行或API提交MapReduce或其他類型的應用。
- 監控與調控：利用YARN的Web界面或命令行工具對應用的執行情況進行監控和管理。
通過上述各部分以及相關步驟，HDFS資源管理得以高效地達成集群資源的調配與任務的調度，從而提升集群資源的使用效率和應用執行的效率。
