Apache Hadoop YARN：超越MapReduce的批量处理

"Apache Hadoop YARN.pdf - 详细介绍Apache Hadoop Yarn框架，适用于大数据处理的基础设施技术，涉及MapReduce和批处理优化" Apache Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop生态系统中的核心组件之一，它在Hadoop 2.x版本中引入，旨在解决早期Hadoop MapReduce模型的局限性，特别是在资源管理和调度方面。YARN的目标是将数据处理与资源管理分离，从而提供更高效、灵活的大数据处理平台。 在Hadoop 1.x时代，MapReduce是处理大数据的主要计算框架，同时负责资源管理和任务调度。这导致了系统的瓶颈，因为MapReduce既要关注计算又要关注集群资源的分配。YARN的出现改变了这一状况，它将集群资源管理和应用程序执行逻辑分离，使得系统能够支持更多种类的数据处理框架，而不仅仅是MapReduce。 YARN的核心架构包括以下几个组件： 1. **ResourceManager (RM)**：全局资源管理器，负责整个集群的资源分配和监控。它接收来自应用Master的资源请求，并根据资源可用情况分配Container（容器，是YARN中的基本执行单元）。 2. **NodeManager (NM)**：每个节点上的代理，负责监控和管理本节点上的资源，如内存、CPU等，并向ResourceManager报告资源使用情况。 3. **ApplicationMaster (AM)**：每个应用程序（如MapReduce作业）都有一个对应的ApplicationMaster，负责申请资源、与ResourceManager交互、以及任务调度和监控。 4. **Container**：运行应用程序任务的基本单位，包含一定的内存、CPU等资源，由ApplicationMaster在NodeManager上启动和管理。 YARN的这些设计使得大数据处理更加高效。例如，对于MapReduce作业，YARN会先启动一个JobHistoryServer来记录作业历史，然后JobTracker的角色被ApplicationMaster取代，负责具体作业的执行。此外，YARN还支持其他计算框架，如Spark、Tez和Flink，这些框架可以利用YARN的资源管理能力，实现快速响应和低延迟的数据处理。 除了基础架构，YARN还引入了多租户概念，允许多个应用程序共享集群资源，提高了集群利用率。通过公平调度器（Fair Scheduler）或容量调度器（Capacity Scheduler），用户可以根据需求设置队列策略，确保资源分配的公平性和效率。 在大数据领域，YARN的出现推动了更多的创新和研究，如资源隔离、动态资源调整、细粒度权限控制等。这使得Hadoop成为了一个更强大、更灵活的大数据处理平台，适应了多样化的数据处理需求，包括批处理、流处理、交互式查询等。 Apache Hadoop YARN是大数据处理领域的一个重要里程碑，它不仅优化了MapReduce的工作流程，而且为其他计算框架提供了统一的资源管理基础，促进了大数据分析和处理的快速发展。