深入理解Apache Heron的内部原理:集群管理、任务调度与资源分配

技术解码器 2019-03-13 ⋅ 28 阅读

Apache Heron是一个开源的分布式实时计算系统,旨在优化大规模实时流数据处理。它由Twitter开发并贡献给Apache基金会,作为Storm计算引擎的后继者。

在本博客中,我们将深入探讨Apache Heron的内部原理,包括集群管理、任务调度和资源分配。

集群管理

Apache Heron使用ZooKeeper和Heron Topology Master(HTM)来进行集群管理。ZooKeeper是一个分布式协调服务,用于存储集群的元数据。它对于Heran集群的健壮性和可扩展性至关重要。

在Heron中,HTM用于管理拓扑结构和任务的分配。它接收拓扑提交的请求,创建和分配任务给工作节点,并监控任务的状态和进度。HTM还负责将拓扑提交到调度器以进行调度。

任务调度

任务调度是Apache Heron的一个核心组件。它负责将任务分配给工作节点,并监控任务的执行状态。

在Heron中,每个任务由一个或多个实例组成,每个实例运行在一个工作节点上。任务被分配到工作节点时,任务调度器会根据负载均衡算法选择一个可用的工作节点。调度器还考虑节点的可用资源和拓扑的拓扑约束,以确保任务能够顺利执行。

一旦任务被分配到工作节点上,任务调度器会定期检查任务的健康状态。如果任务失败或超时,调度器会重新分配任务给其他可用的节点,以保证任务的正确执行。

资源分配

在Apache Heron中,资源分配是由调度器负责的。调度器根据拓扑的资源需求和可用资源来进行资源分配。

拓扑的资源需求由用户在提交拓扑时指定,包括CPU、内存和网络带宽等。调度器将根据这些需求调度拓扑,并确保每个任务实例分配到足够的资源以保证其正常执行。

与传统的基于队列的调度器不同,Heron的调度器采用了基于容器的资源分配模型。它将任务实例放置在独立的容器中,并为每个容器分配适当的资源。这种模型提供了更好的隔离性和资源利用率,以支持大规模的实时数据处理。

总结

在本博客中,我们深入理解了Apache Heron的内部原理,包括集群管理、任务调度和资源分配。Apache Heron通过使用ZooKeeper和Heron Topology Master进行集群管理,通过任务调度器进行任务调度和监控,以及通过调度器进行资源分配,实现了高效的大规模实时数据处理。希望本博客对您理解Apache Heron有所帮助。

参考文献:

  1. Apache Heron 官方网站
  2. Heron: Stream Processing at Scale

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