Hadoop中的YARN资源管理器详解

# 1. Hadoop和YARN简介

## 1.1 什么是Hadoop？

Apache Hadoop是一个开源的分布式计算框架，旨在处理大规模数据集。它提供了可靠的、高性能的数据存储和处理能力。

## 1.2 YARN介绍

Yet Another Resource Negotiator（YARN）是Hadoop 2.x引入的资源管理器，用于集群资源的调度和管理。它取代了Hadoop 1.x中的JobTracker和TaskTracker。

## 1.3 YARN与MapReduce的关系

在Hadoop 2.x中，MapReduce变成了YARN上的一个应用程序。YARN不再仅仅是支持MapReduce，而是变成了一个通用的资源管理框架。

# 2. YARN架构概述

### 2.1 YARN架构组件
YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop 2.x引入的资源管理框架，其核心组件包括ResourceManager和NodeManager。ResourceManager负责集群资源的统一调度和管理，而NodeManager则负责在各个节点上监控资源使用情况，并与ResourceManager进行通信。

### 2.2 ResourceManager角色和功能
ResourceManager是YARN的主节点，主要分为Scheduler和ApplicationsManager两大组件。Scheduler负责资源的分配和调度，而ApplicationsManager负责应用程序的提交、启动和监控。ResourceManager通过与各个NodeManager通信，实现对整个集群资源的管理。

### 2.3 NodeManager角色和功能
NodeManager是每个节点上的代理，负责接收来自ResourceManager的任务，创建和监控容器，并定时向ResourceManager汇报节点资源的使用情况。NodeManager与ContainerExecutor一起，实现容器的隔离和执行。

在YARN架构中，ResourceManager和NodeManager的协作实现了集群资源的高效管理和利用，为大规模数据处理提供了良好的支持。

# 3. ResourceManager详解

在YARN中，ResourceManager（资源管理器）是整个集群资源的总管，负责协调和管理集群中的资源。下面将详细介绍ResourceManager的工作流程、高可用性配置以及调度器的功能。

**3.1 ResourceManager的工作流程**

ResourceManager主要有两个核心组件：Scheduler（调度器）和ApplicationsManager（应用程序管理器）。

Scheduler负责根据不同应用程序的资源请求情况来分配资源，它决定了哪个应用程序可以在哪个节点上运行以及使用多少资源。

ApplicationsManager负责应用程序的管理，包括应用程序的提交、启动和监控。它和Scheduler配合工作，使得应用程序可以正确地运行在集群中。

整个ResourceManager的工作流程可以被概括为以下几个步骤：
1. 应用程序提交：用户提交应用程序，资源请求通过Client API发送到ResourceManager。
2. 应用程序注册：ResourceManager将应用程序注册到ApplicationsManager，并为应用程序分配一个ApplicationMaster。
3. 资源分配：Scheduler根据应用程序的资源请求情况进行资源分配，决定在哪个节点上启动应用程序的任务。
4. 任务执行：NodeManager在各个节点上启动任务并通过心跳机制定时向ResourceManager汇报节点资源的使用情况。
5. 监控与容错：ResourceManager和NodeManager之间通过心跳机制进行通信，保证整个集群的稳定运行。

**3.2 ResourceManager的高可用性配置**

为了保证整个YARN集群的高可用性，可以通过在多个节点上运行多个ResourceManager实例，并利用ZooKeeper来进行选举协调，保证只有一个ResourceManager处于Active状态，其余都是Standby状态，当Active节点失效时Standby节点可以迅速切换为Active状态，从而保证整个集群的稳定性。

**3.3 ResourceManager的调度器介绍**

YARN中提供了多种调度器，如FIFO S