巴豆大数据Yarn深度解析：资源管理与集群优化

“巴豆大数据团队讲师课件Yarn.pdf”是关于Hadoop中Yarn的详细讲解，由巴豆大数据团队提供，包含了丰富的知识内容，适用于学习和教学。 正文： Yarn，全称Yet Another Resource Negotiator，是Hadoop 2.0版本引入的一个核心组件，它是一个资源管理系统，负责在大规模、动态且并行的基础设施资源上管理和调度应用程序。在Hadoop 1.0中，JobTracker承担了资源管理和任务调度的双重责任，这导致了系统性能瓶颈和扩展性的限制。Yarn的出现解决了这一问题，它将JobTracker的职责拆分为两个独立的角色：Resource Manager (RM) 和 Node Manager (NM)。 Resource Manager是Yarn的核心，它负责整个集群的资源管理和调度，监控所有Node Manager的状态，以及处理应用程序的资源请求。Node Manager则是在每个节点上运行的服务，它负责本节点的资源管理和任务执行，并向Resource Manager报告资源使用情况。 在Yarn架构下，MapReduce被重新设计为MRv2或Yarn MapReduce，其JobTracker的角色被分解为ApplicationMaster (AM) 和 Resource Manager。ApplicationMaster负责单个应用的资源申请和任务调度，而Resource Manager负责全局资源分配。这种分离使得Yarn能够支持多种计算框架，如Spark、Tez等，可以在同一集群中并行运行。 Yarn具有以下特点： 1. **良好的扩展性和高可用性**：设计允许集群规模的灵活扩展，同时保证系统的稳定性和可靠性。 2. **统一管理和调度**：对各种类型的应用进行集中控制，简化了集群的管理和运维。 3. **多种用户调度器**：提供了多种调度策略，适应不同的应用场景和共享集群的需求。 4. **提高资源利用率和降低成本**：相比于Hadoop 1.0，Yarn减少了资源浪费，降低了运维和数据共享的成本。 在Hadoop 1.0与Hadoop 2.0的对比中，Hadoop 1.0的JobTracker是整个系统的瓶颈，因为它既要管理所有TaskTracker和任务，又要进行资源调度。而Hadoop 2.0的Yarn通过分离职责，将JobTracker的功能拆分，使得系统的性能得到显著提升，能够处理更大规模的集群和更多的应用程序。 Yarn是Hadoop发展中的一个重要里程碑，它提升了Hadoop的可扩展性、灵活性和资源利用率，为大数据处理提供了更为强大的平台。通过深入理解Yarn的工作原理和特点，用户可以更好地利用Hadoop集群，实现高效的数据处理和分析。