YARN：Hadoop 下一代资源管理器

# 第一章：介绍YARN和Hadoop

## 1.1 YARN的概念和作用

在Hadoop生态系统中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个资源管理器，负责集群资源的管理和作业调度。YARN的核心概念是将资源管理和作业调度分离，使得Hadoop可以运行不同类型的工作负载，包括MapReduce、Spark、Tez等，从而使得Hadoop集群能够更灵活地支持不同类型的应用程序。

YARN的作用包括：
- 资源管理：YARN负责集群资源的管理和分配，确保作业能够得到足够的资源来执行。
- 作业调度：YARN通过调度不同的应用程序，将集群资源分配给不同的作业，以提高集群的利用率和作业的执行效率。

## 1.2 YARN与Hadoop的关系及重要性

YARN是Hadoop生态系统的核心组件之一，它扩展了Hadoop MapReduce的能力，使得Hadoop可以同时运行多个作业，并支持更多的应用程序模型。由于YARN的引入，Hadoop集群不再只是用于批处理作业，而可以运行更多种类的作业，包括交互式查询、实时流处理等。因此，YARN在Hadoop生态系统中的重要性不言而喻，它为Hadoop提供了更强大、更灵活的计算能力。

## 第二章：YARN的架构与组件

### 2.1 ResourceManager和NodeManager

YARN的架构由两个核心组件组成：ResourceManager（RM）和NodeManager（NM）。RM负责全局资源的分配和调度，而NM负责管理单个节点上的资源和任务。

#### 2.1.1 ResourceManager（RM）

RM是整个YARN集群的主节点，负责协调集群资源的分配和调度。它有两个核心组件：Scheduler和ApplicationsManager。

##### 2.1.1.1 Scheduler

Scheduler是RM中的一个重要模块，负责为每个应用程序分配资源。它根据预定义的资源分配策略，将可用资源分配给等待的应用程序。常见的资源分配策略包括容量调度器（Capacity Scheduler）和公平调度器（Fair Scheduler）。

容量调度器通过配置多个队列和每个队列的资源限制，实现资源的合理分配。公平调度器则尽量按照应用程序的需求进行公平的资源分配。开发者可以根据实际需求选择不同的调度器。

##### 2.1.1.2 ApplicationsManager

ApplicationsManager负责应用程序的生命周期管理。它接收客户端提交的应用程序，并将其分配给合适的ApplicationMaster运行。ApplicationsManager还负责监控应用程序的状态和进度，并向客户端提供相关信息。

#### 2.1.2 NodeManager（NM）

NM是每个节点上的代理程序，负责管理该节点上的资源和任务。它的主要功能包括资源管理、任务监控和容器生命周期管理。

当RM分配资源给某个应用程序时，NM负责在本地分配相应的资源，并启动一个容器来执行任务。同时，NM会监控容器的状态和资源使用情况，并将相关信息上报给RM。

### 2.2 ApplicationMaster的作用和使用

ApplicationMaster（AM）是每个应用程序的主要组件，负责管理应用程序的执行。它在分配给应用程序的容器中运行，并负责与RM和NM进行通信。

AM的主要作用包括：

- 申请资源：AM向RM请求需要的资源，并告知RM如何使用这些资源。
- 监控任务：AM负责监控应用程序的各个任务（任务可以是Map任务或Reduce任务）的状态和进度。
- 任务调度：AM根据任务的优先级和依赖关系，将任务分配给具体的容器执行。
- 错误处理：AM负责处理任务执行过程中的错误和异常情况，并做出相应的处理。

使用YARN的API来编写一个简单的ApplicationMaster示例：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.yarn.api.ApplicationConstants;
import org.apache.hadoop.yarn.api.records.ApplicationId;
import org.apache.hadoop.yarn.api.records.Container;
import org.apache.hadoop.yarn.api.records.ContainerLaunchContext;
import org.apache.hadoop.yarn.api.records.Resource;
import org.apache.hadoop.yarn.client.api.YarnClient;
import org.apache.hadoop.yarn.client.api.YarnClientApplication;
import org.apache.hadoop.yarn.conf.YarnConfiguration;
import org.apache.hadoop.yarn.util.Records;

public class MyApplicationMaster {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new YarnConfiguration();
        YarnClient client = YarnClient.createYarnClient();
        client.init(conf);
        client.start();

        YarnClientApplication app = client.createApplication();
        Resource capability = Records.newRecord(Resource.class);
        capability.setMemory(1024);
        capability.setVirtualCores(1);

        ApplicationSubmissionContext appContext = app.getApplicationSubmissionContext();
        appContext.setApplicationName("MyApplication");
        appContext.setResource(capability);
        appContext.setQueue("default");

        ContainerLaunchContext amContainer = Records.newRecord(ContainerLaunchContext.class);
        amContainer.setCommands(Collections.singletonList("$JAVA_HOME/bin/java -jar app.jar" +
                " " + ApplicationConstants.CONTAINER_TOKEN_ENV_NAME + " " +
                ApplicationConstants.APPLICATION_ATTEMPT_ID_ENV_NAME));
        appContext.setAMContainerSpec(amContainer);

        ApplicationId appId = appContext.getApplicationId();
        appContext.setApplicationId(appId);

        client.submitApplication(appContext);
        ApplicationReport report = client.getApplicationReport(appId);
        
        // 打印应用程序状态及其他相关信息
        System.out.println("ApplicationId: " + report.getApplicationId());
        System.out.println("ApplicationState: " + report.getYarnApplicationState());
        System.out.println("FinalStatus: " + report.getFinalApplicationStatus());

        client.stop();
    }
}

以上示例代码演示了一个简单的ApplicationMaster的实现，它会向YARN提交一个应用程序，并获取应用程序的状态信息。开发者可以根据