YARN：Hadoop的资源管理与作业调度平台

# 1. 介绍YARN及其作用

## 1.1 什么是YARN

YARN (Yet Another Resource Negotiator)是Hadoop 2.0引入的一种资源管理器，用于取代Hadoop 1.0中的MapReduce作业调度器。YARN旨在提供更灵活的资源管理和作业调度功能，使Hadoop可以运行更多类型的应用程序，而不仅仅局限于MapReduce。

## 1.2 YARN的作用和优势

YARN的作用在于为分布式计算框架提供统一的资源管理和作业调度能力，使得Hadoop集群可以同时运行多个应用程序，并能够动态调整资源分配。YARN的引入使得Hadoop不再局限于批处理作业，还能够支持流式处理、交互式查询、图计算等多种计算模式。YARN的优势包括了更好的资源利用率、更灵活的作业调度策略以及更广泛的应用场景支持。
## 2. YARN的基本架构

YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的一个重要组件，用于集群资源的管理和作业调度。YARN的基本架构由多个组件组成，并通过复杂的工作流程协同工作。

### 2.1 YARN的主要组件

YARN的主要组件包括：

- ResourceManager（资源管理器）：负责整个集群的资源管理和分配，接收客户端的作业提交请求，并将资源分配给NodeManager。
- NodeManager（节点管理器）：在每个集群节点上运行，负责节点资源的管理和调度，维护节点资源的使用情况，并汇报给ResourceManager。
- ApplicationMaster（应用程序主管）：负责管理一个作业的执行，与ResourceManager协商获取所需的资源，并监控作业的整个生命周期。
- Container（容器）：封装了执行作业所需的CPU、内存和网络等资源，在NodeManager上运行作业任务。

### 2.2 YARN组件之间的关系和工作流程

YARN中的组件之间通过复杂的工作流程协同工作，实现集群资源的管理和作业调度。

1. 客户端向ResourceManager提交作业请求。
2. ResourceManager接收到作业请求后，将作业分配给一个可用的ApplicationMaster。
3. ApplicationMaster向ResourceManager请求资源，并分配给作业的Container。
4. ResourceManager将Container的信息返回给ApplicationMaster。
5. ApplicationMaster在NodeManager上启动Container来执行作业任务。
6. NodeManager上的Container执行作业任务，并将任务执行结果汇报给ApplicationMaster。
7. ApplicationMaster根据作业的执行情况和资源情况，动态调整作业的执行策略。
8. 当作业执行完成后，ApplicationMaster通知ResourceManager释放资源。
9. ResourceManager释放所占用的资源，等待下一个作业的提交。

### 3. YARN的资源管理

YARN的资源管理是其核心功能之一，它负责有效地管理集群中的计算资源，以满足不同应用程序的需求。

#### 3.1 YARN的资源管理原理

在YARN中，资源由集群中的各个节点管理和提供。YARN的资源管理器（ResourceManager）负责全局资源的分配和调度，它将集群中的物理资源划分为多个容器（Container）。每个容器包含一定的计算资源（如CPU和内存）。应用程序可以向资源管理器请求容器来执行任务。

资源管理器使用调度器（Scheduler）来决定将容器分配给哪个应用程序，以及如何按照优先级和策略分配资源。调度器可以根据应用程序的需求和集群中的资源情况，动态地进行资源分配和调度，以实现高效的资源利用率和作业执行效率。

#### 3.2 YARN的资源调度策略

YARN提供了多种资源调度策略，以适应不同类型的应用程序和集群环境。以下是几种常见的资源调度策略：

- 公平调度器（Fair Scheduler）：按照应用程序提交的顺序，对集群资源进行公平调度，以保证每个应用程序都能获得一定的资源。这种策略适用于多个相互独立的应用程序同时运行的场景。
- 容量调度器（Capacity Scheduler）：将集群资源划分为不同的队列，并为每个队列分配一定的资源容量。每个队列可以有不同的调度策略，以满足不同应用程序的需求。这种策略适用于多个部门或团队共享一个集群的场景。
- 最佳节点调度器（Dominant Node Scheduler）：优先将容器分配给拥有最多可用资源的节点。这种策略更适用于