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医院网站那里填评价,手机做网站需要多少天,烟台做网站建设电话,个人博客怎么注册好的#xff0c;YARN Timeline 日志是 Apache Hadoop YARN 框架中用于记录应用程序生命周期事件和历史信息的核心组件。它旨在提供一个统一的机制来存储和检索这些信息。JobHistory服务#xff0c;只针对于MR应用程序#xff0c;Spark,Tez等这样的服务#xff0c;是无法看到…好的YARN Timeline 日志是 Apache Hadoop YARN 框架中用于记录应用程序生命周期事件和历史信息的核心组件。它旨在提供一个统一的机制来存储和检索这些信息。JobHistory服务只针对于MR应用程序Spark,Tez等这样的服务是无法看到日志的。这个工具或者服务不仅可以查看MapReduce还可以查看Spark应用程序的日志。以下是其主要介绍目的与作用事件存储它存储了 YARN 应用如 MapReduce、Spark 作业等在运行期间产生的各种事件数据。这些事件包括应用的启动、各个任务Task和容器Container的状态变化、完成情况等。历史记录它为已完成的应用程序提供了持久化的历史记录使得在作业结束后用户或管理员仍然可以查询到作业的运行细节、配置、资源使用情况、时间线等信息。监控与分析这些存储的历史信息对于作业监控、性能分析、故障排查、审计以及构建更复杂的集群管理工具至关重要。主要功能收集事件YARN Application Masters 和 NodeManagers 会将应用相关的事件如应用启动、任务开始/结束、容器分配/释放等发送给 Timeline Server。存储事件Timeline Server 接收这些事件并将其持久化存储。在较新版本中它支持多种存储后端如 LevelDBV1、HBaseV2。提供查询接口通过 RESTful API 提供查询服务。用户可以查询特定应用的信息、获取应用的配置、查看所有任务的状态和日志链接、检索特定时间范围内的事件等。聚合视图它为上层工具如 YARN Web UI、作业历史服务器提供了一个聚合视图展示集群中所有应用的历史状态。关键概念实体Entity代表一个具有类型如APPLICATIONCONTAINER和唯一标识符的对象。例如一个 MapReduce 应用就是一个实体。事件Event代表发生在某个实体上的、带有时间戳的特定事件。例如“任务 X 开始运行” 就是一个事件关联到代表该任务的实体上。架构Timeline Server是核心服务组件负责接收、存储和提供查询。客户端Application Masters 和 NodeManagers 作为客户端将事件发送到服务器。存储层负责数据的持久化。版本演进Timeline Service V1在 YARN 2.6.0 中引入主要用于存储应用级别的历史信息如 MapReduce 作业历史。其存储后端通常是 LevelDB。Timeline Service V2 (ATS V2)在 YARN 3.0.0 中成为默认旨在解决 V1 的可扩展性特别是对于大量小文件或流式应用和可靠性问题。它通常使用 Apache HBase 作为分布式、可扩展的存储后端。ATS V2 提供了更丰富的 API 和更强的数据模型。与普通日志的区别Timeline 日志记录的是结构化的、带有时间戳的元数据事件谁在什么时候做了什么便于查询和分析。标准输出/错误日志通常存储在 HDFS 上记录的是应用运行过程中产生的文本输出如stdout,stderr内容是非结构化的主要用于调试具体任务失败原因。总而言之YARN Timeline 日志是理解和分析 YARN 集群上应用程序运行历史的关键基础设施为集群管理、作业监控和故障诊断提供了强大的数据支持。