YARN资源管理器原理与调优

# 1. YARN资源管理器概述

## 1.1 YARN概述

Apache Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop 2.x引入的新一代资源管理平台，用于集群资源的管理和作业调度。相比于Hadoop 1.x中的MapReduce框架，YARN将资源管理和作业调度分离，使得Hadoop集群可以运行更多类型的作业，并且在资源利用率和集群利用率上有了显著提升。

YARN架构包括资源管理器（ResourceManager）和节点管理器（NodeManager）两个主要组件，ResourceManager负责整个集群的资源管理和作业调度，而NodeManager则负责单个节点的资源管理和作业执行。

## 1.2 资源管理器的角色和功能

资源管理器（ResourceManager）是YARN的核心组件之一，其主要角色和功能包括：

- **资源的调度和分配**：ResourceManager将集群中的资源分配给正在运行的作业，同时还可以根据作业的需求进行动态调整。

- **作业队列的管理**：ResourceManager可以将作业按照队列进行管理，从而可以对不同类型的作业进行优先调度和资源分配。

- **容器的生命周期管理**：ResourceManager负责创建、分配和监控运行在节点上的容器，以确保作业能够顺利执行。

- **集群资源的监控和报告**：ResourceManager会监控整个集群的资源使用情况，并生成报告，帮助管理员了解集群的健康状况。

## 1.3 YARN架构解析

YARN的架构由ResourceManager、NodeManager和应用程序控制器（ApplicationMaster）组成。其中，ResourceManager负责整个集群的资源管理和作业调度，NodeManager负责单个节点的资源管理和作业执行，而ApplicationMaster则负责应用程序的管理和监控。

当一个应用程序需要在集群上运行时，它首先向ResourceManager申请资源，并启动一个ApplicationMaster来协调作业的执行。ApplicationMaster会与ResourceManager协商所需资源，并在NodeManager上启动容器来执行作业。一旦作业执行完成，ApplicationMaster会向ResourceManager释放资源，并关闭自身。

YARN的分布式架构和灵活的资源管理方式使得其在大数据领域具有广泛的应用前景。

# 2. YARN资源调度原理

### 2.1 YARN资源调度流程

YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为Hadoop的资源管理器，是一个通用的集群资源管理系统，其资源调度的流程如下：

1. 集群中的各个节点通过NodeManager将自身的资源信息（CPU、内存等）上报给资源管理器（ResourceManager）。
2. 提交一个应用程序（Application）后，资源管理器会为该应用程序创建一个应用程序主管（ApplicationMaster）。
3. 应用程序主管向资源管理器提交资源请求，并提供应用程序的启动命令和资源需求等信息。
4. 资源管理器将应用程序主管启动在某个可用的节点上，并分配一定数量的容器给该应用程序主管。
5. 应用程序主管接收到容器后，根据自身的调度策略将任务分配给相应的容器，并执行任务。
6. 任务执行完毕后，应用程序主管向资源管理器释放占用的容器资源。
7. 应用程序主管根据任务的进度和剩余任务的数量，向资源管理器请求更多的资源。
8. 应用程序执行完毕后，资源管理器会收回该应用程序的资源，并通知NodeManager释放相关容器。

### 2.2 调度器类型与特点

YARN资源管理器中的调度器（Scheduler）用于决定如何分配集群中的资源给不同的应用程序。YARN支持多种调度器类型，主要有以下两种：

1. 容量调度器（Capacity Scheduler）：将集群中的资源按比例划分给不同的队列（Queue），并为每个队列设置一个容量限制。该调度器适用于多个应用程序同时运行的情况，并能够提供资源隔离和优先级调度等功能。
2. 公平调度器（Fair Scheduler）：将集群中的资源按照公平的方式分配给不同的应用程序，多个应用程序之间可以按比例共享资源。该调度器适用于对资源消耗不是非常敏感的场景，能够实现资源公平分配，但不支持优先级调度。

### 2.3 调度器算法及其选择

YARN资源管理器中的调度器算法决定了如何将资源分配给不同的应用程序。常见的调度算法包括以下几种：

1. First-Fit：按资源需求逐一遍历可用节点，将任务分配给第一个满足需求的节点。
2. Fair Share：按照队列的资源限制及当前使用资源来进行资源分配，以实现资源公平分享。
3. Deadline：根据任务的优先级和截止时间进行资源分配，确保高优先级的任务能够得到及时执行。
4. Capacity：根据队列的容量限制进行资源分配，保证各个队列都能够按照设定的容量得到资源。

选择调度器算法时需要考虑业务需求和集群资源状况等因素，并根据实际情况做出选择。对于大规模集群和多种应用程序场景，一般会选择容量调度器；对于资源较为紧张且需要公平共享的场景，可以选择公平调度器。

// Java代码示例：使用Capacity Scheduler进行资源调度

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.yarn.conf.YarnConfiguration;
import org.apache.hadoop.yarn.client.api.YarnClient;
import org.apache.hadoop.yarn.client.api.YarnClientApplication;
import org.apache.hadoop.yarn.api.records.ApplicationId;
import org.apache.hadoop.yarn.api.records.ApplicationSubmissionContext;

public class YarnSchedulerExample {

    public static void main(String[] a