YARN：Hadoop的资源管理和作业调度

# 1. 引言

## Hadoop的发展背景
Hadoop是一个开源的分布式存储和计算平台，它的出现解决了传统数据库无法存储和处理海量数据的问题。随着大数据的快速发展，Hadoop迅速崛起成为处理大数据的标准工具。

## 资源管理和作业调度的重要性
在大数据处理中，资源管理和作业调度是非常关键的环节。资源管理涉及对集群中的资源进行有效分配和调度，以保证作业能够高效地运行。作业调度则是将待执行的作业按照一定的策略进行排序和分配，以达到最优的性能和吞吐量。

## YARN的作用及意义
在Hadoop之前，资源管理和作业调度都是由Hadoop的MapReduce框架来完成的。然而，随着大数据应用的复杂性增加，MapReduce框架的局限性逐渐暴露出来。YARN（Yet Another Resource Negotiator）应运而生，它是Hadoop的第二代资源管理和作业调度框架。YARN的出现使得Hadoop可以支持更多类型的作业，极大地扩展了Hadoop的应用范围和能力。

YARN采用了分离了资源的处理和作业的处理，将资源管理和作业调度分解成两个独立的组件，分别是ResourceManager和ApplicationManager，这样更加灵活和可扩展。YARN的引入极大地改进了Hadoop的资源管理和作业调度能力，提高了集群的利用率和整体性能。

在接下来的章节中，我们将深入了解YARN的基础知识、资源管理、作业调度以及它的扩展应用。

# 2. YARN基础知识

YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop生态系统中的一个重要组件，是Hadoop的第二个版本的资源管理和作业调度框架。它的出现主要是为了解决Hadoop 1.x版本中JobTracker的资源管理和调度瓶颈问题。

YARN的架构主要包括ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container等组件。其中，ResourceManager负责整个集群的资源管理和作业调度，NodeManager负责每个节点的资源监控和任务执行，ApplicationMaster负责与ResourceManager通信，并负责应用程序的管理和任务调度，Container是YARN中的资源调度单元。

YARN的工作流程如下：

1. 用户提交应用程序到ResourceManager。
2. ResourceManager为该应用程序分配一个唯一的ApplicationId，并启动一个ApplicationMaster。
3. ApplicationMaster向ResourceManager注册，并获取属于该应用程序的资源，如内存、CPU等。
4. ApplicationMaster根据资源情况，向ResourceManager请求Container资源。
5. ResourceManager根据可用资源，为ApplicationMaster分配Container资源。
6. ApplicationMaster在获取到Container后，向NodeManager请求启动任务。
7. NodeManager根据ApplicationMaster的请求，通过启动任务的进程来执行任务。
8. 任务执行完成后，ApplicationMaster会向ResourceManager归还Container资源。
9. 当应用程序执行完成后，ApplicationMaster会向ResourceManager注销并释放资源。

通过以上流程，YARN实现了资源的动态管理和作业的高效调度。

下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用YARN来提交并执行一个简单的MapReduce任务：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class WordCount {
  public static class TokenizerMapper
       extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();
    public void map(Object key, Text value, Context context
                    ) throws IOException, InterruptedException {
      StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
      while (itr.hasMoreTokens()) {
        word.set(itr.nextToken());
        context.write(word, one);
      }
    }
  }
  public static class IntSumReducer
       extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {