Hadoop YARN：分布式资源调度的新框架

“分布式资源调度——YARN框架” Apache Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）是Hadoop 2.x引入的一种全新的资源管理器，旨在解决Hadoop 1.x MapReduce框架中出现的问题。在MapReduce 1.x时代，JobTracker作为单一的中心节点，承担着资源管理和作业调度的重任，导致了严重的单点故障风险、节点压力过大、不易扩展以及不支持多框架作业等问题。 YARN的产生背景主要基于以下几个关键问题： 1. **单点故障**：JobTracker的唯一性意味着如果它发生故障，整个集群将无法正常工作，这是非常不稳定的架构设计。 2. **节点压力大**：JobTracker既要处理客户端请求，又要处理来自所有TaskTracker的报告，这使得JobTracker节点的负载极高。 3. **不易扩展**：由于JobTracker是单节点，随着集群规模的扩大，它容易成为性能瓶颈，难以通过增加节点来扩展。 4. **职责过重**：JobTracker负责的任务过多，包括资源分配、作业调度、监控等，这不利于系统的模块化和高效运行。 5. **不支持多框架作业**：1.x版本仅支持MapReduce作业，导致需要为不同的计算框架（如Spark）建立独立的集群，造成资源利用率低和运维成本高。 为了解决这些问题，YARN将资源管理和作业调度职责分离。YARN架构的主要组件包括ResourceManager（RM）、ApplicationMaster（AM）和NodeManager（NM）： - **ResourceManager（RM）**：作为全局资源管理者，负责集群资源的分配和监控，解决了单点故障问题。 - **ApplicationMaster**：每个应用程序（如MapReduce、Spark）都有一个自己的AM，负责申请资源、与RM协商，并监控任务的执行。 - **NodeManager**：运行在每个节点上，负责该节点的资源管理和任务执行，直接与RM和AM通信，减轻了中心节点的压力。 通过这样的设计，YARN允许多个计算框架如MapReduce、Spark、Tez等在同一集群上并行运行，提高了资源利用率，降低了运维成本。此外，通过统一的资源管理层，各个框架可以共享集群资源，减少了数据传输的网络IO开销，提高了整体系统的效率和灵活性。 YARN的引入，是Hadoop发展史上的一次重大革新，它为大数据处理提供了更加健壮、可扩展和多框架兼容的平台，极大地推动了大数据生态系统的发展。