hdfs（hadoop Distributed File System）的资源管理主要借助于yarn（Yet Another Resource Negotiator）来完成。YARN作为Hadoop 2.x版本新增的资源管理模块，承担着集群资源的调度与任务安排的任务。以下是HDFS资源管理的关键构成及其具体实现方法：
1. ResourceManager
ResourceManager是YARN体系的核心部分，它掌控着整个集群资源的整体调配。其核心职能包含以下两点：
- 资源调配：ResourceManager依据应用需求，把集群内的资源分发给各个NodeManager。
- 任务调度：ResourceManager主导着应用任务被指派到适合的NodeManager上执行的过程。
2. NodeManager
NodeManager是位于每台节点上的代理程序，它掌管所在节点资源的状态并向ResourceManager汇报。NodeManager的核心工作如下：
- 资源监测：持续跟踪节点上的CPU、内存、硬盘等资源的使用状况。
- 容器管控：遵照ResourceManager的指示，生成、开启及关闭容器（Container），并在容器内运行应用的任务。
- 资源上报：定时向ResourceManager反馈节点资源的使用状态以及健康信息。
3. ApplicationMaster
每一个应用都配备有一个ApplicationMaster，其作用在于与ResourceManager协商资源并协调应用的执行。ApplicationMaster的主要任务有：
- 资源请求：向ResourceManager提出所需资源的申请。
- 任务调度：把应用的任务指派给NodeManager上的容器去执行。
- 进展追踪：监控应用的执行进展，并在任务失败时尝试重新执行。
4. 容器（Container）
在YARN框架里，容器是一种资源的抽象概念，代表了一组资源（如CPU、内存等）。每个容器可承载一个或多个任务。ResourceManager依据应用的需求分配容器，而NodeManager则负责在容器中运行任务。
5. 资源分配策略
YARN提供了多种资源分配策略，其中包括：
- 公平调度：保证所有应用都能均衡地共享集群资源。
- 容量调度：为不同的队列提供固定比例的资源容量。
- 抢占式调度：让高优先级的应用能够夺取低优先级应用的资源。
6. 配置与管理
YARN的资源管理可通过配置文件来进行调整，主要涉及：
- yarn-site.xml：设定ResourceManager和NodeManager的参数。
- mapred-site.xml：定义mapreduce作业的参数。
- core-site.xml：配置HDFS和YARN的基础参数。
实施流程
- 安装与配置Hadoop集群：保证Hadoop集群已妥善安装并配置好。
- 启动ResourceManager和NodeManager：开启ResourceManager和NodeManager服务。
- 提交应用：经由命令行或API提交MapReduce或其他类型的应用。
- 监控与调控：利用YARN的Web界面或命令行工具对应用的执行情况进行监控和管理。
通过上述各部分以及相关步骤，HDFS资源管理得以高效地达成集群资源的调配与任务的调度，从而提升集群资源的使用效率和应用执行的效率。
