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。
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