Hadoop YARN：资源调度与应用实战解析

"本文主要介绍了YARN在Hadoop生态系统中的应用场景、实现原理和资源调度机制。YARN的出现是为了解决MapReduce1.0版本的固有问题，包括扩展性限制、单点故障以及对其他计算框架的支持不足。此外，YARN旨在降低运维成本和提高数据共享效率。文章详细讲解了YARN的基本构成，如ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster等关键组件，并探讨了MapReduce2.0在YARN上的运行方式。" 在Hadoop的大数据处理场景中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）扮演着至关重要的角色。YARN的产生背景主要是针对MapReduce1.0存在的问题，包括： 1. **扩展性受限**：MapReduce1.0中的JobTracker承担了作业调度和任务管理的双重职责，导致其成为性能瓶颈，限制了系统的扩展性。 2. **单点故障**：JobTracker是整个系统的中心，一旦故障，整个集群将无法正常工作。 3. **难以支持MR之外的计算**：MapReduce1.0设计主要针对批处理，不便于支持实时计算或内存计算等其他计算模型。 此外，多计算框架各自独立运行，导致运维成本增加，数据共享困难，跨集群数据移动的成本高。 YARN的出现解决了这些问题，通过分离资源管理和应用程序管理，将JobTracker的功能拆分为两个组件： - **ResourceManager（RM）**：作为全局资源管理器，负责集群资源的统一管理和调度，处理客户端请求，监控和管理NodeManager，以及与ApplicationMaster交互进行资源分配。 - **NodeManager（NM）**：每个节点上都运行一个NodeManager，负责管理本节点上的资源，向ResourceManager报告资源使用情况，接收并执行RM的资源分配指令。 - **ApplicationMaster（AM）**：每个应用程序都有自己的ApplicationMaster，负责协调应用程序的执行，与ResourceManager协商资源，与NodeManager通信来启动和监控任务。 YARN还支持了多种计算框架，例如MapReduce2.0（即Hadoop 2.x版本的MapReduce），在这个新架构下，MapReduce的任务调度和数据处理由ApplicationMaster负责，使得MapReduce任务的执行更加灵活和高效。 总结来说，YARN通过重新设计Hadoop的资源管理层，提高了系统的扩展性和容错性，降低了运维成本，同时支持了更多的计算框架，使得大数据处理更加多元化和高效。