Hadoop2.0中的YARN：集群资源调度框架解析

"Hadoop-Yarn是一个重要的分布式集群资源调度框架，是Hadoop 2.x的核心组件，用于管理和分配集群资源。YARN旨在解决Hadoop 1.x中JobTracker职责过重的问题，提高集群资源利用率，并支持多种计算框架如MapReduce、Spark、Hive等在同一平台上运行。" 在Hadoop 1.x版本中，MapReduce是主要的分布式计算框架。JobTracker是系统的核心，负责接收并分配计算任务，同时跟踪监控TaskTracker的任务执行状态。TaskTracker则执行由JobTracker分配的任务。然而，这种设计存在几个显著问题： 1. **JobTracker职责过重**：JobTracker既要管理资源分配，又要监控任务执行，这导致了单点性能瓶颈和资源浪费。 2. **资源利用率低**：由于JobTracker的限制，实时任务和批处理任务需要在不同的集群环境中运行，无法充分利用集群资源。 3. **不适用于多计算框架**：Hadoop 1.x仅专注于MapReduce，不便于其他计算模型如Spark或Hive的集成。 为了解决这些问题，Hadoop 2.x引入了YARN（Yet Another Resource Negotiator）。YARN将JobTracker的功能拆分为两个独立的服务： - **Resource Manager (RM)**：全局资源管理器，负责整个集群的资源管理和分配，它接受应用程序的申请，决定哪个应用程序可以使用多少资源，并将资源分配给各个应用程序的AppMaster。 - **Application Master (AM)**：每个应用程序特有的AppMaster，负责与RM协商获取资源，以及监控和管理应用程序内部的任务。 YARN的这种设计使得资源管理与任务执行分离，提高了系统的可扩展性和资源利用率。此外，它支持运行多种计算框架，因为每个框架可以有自己的AppMaster来协调其任务执行，无需关心底层的资源调度细节。 在YARN架构中，当用户提交一个应用程序，RM会启动一个容器来运行该应用程序的AM。AM与RM交互以获取执行任务所需的资源，然后AM根据任务需求进一步向RM申请容器，并监控这些容器的状态。Container是YARN中的基本资源单位，包含CPU、内存等资源，可以用来运行任务。 总结来说，Hadoop YARN是Hadoop生态系统的关键组成部分，它通过将资源管理和任务执行分离，提升了系统的效率和灵活性，支持了多样化的计算框架，优化了集群资源利用率，是大数据处理领域的一个重要进步。