YARN资源调度器详解：从基础到实践

"大数据课程-Hadoop集群程序设计与开发，重点讲解了Yarn资源调度器，包括Yarn调度算法、常用命令、案例实操以及详细介绍了Yarn的基本架构和工作机制。" 在大数据处理领域，Hadoop作为分布式计算框架，其YARN（Yet Another Resource Negotiator）组件扮演着至关重要的角色。本课程深入探讨了Yarn资源调度器的设计与开发，旨在帮助学生和教师全面理解如何在大规模集群上高效地管理和调度计算资源。 首先，Yarn调度算法是资源分配的核心，它决定了如何公平、有效地为不同的应用程序分配计算资源。YARN支持多种调度器，如FIFO（先进先出）、Capacity Scheduler和Fair Scheduler，每种调度器有其特定的资源分配策略，以满足不同场景的需求。例如，FIFO调度器简单直观，适合小规模、非抢占式的任务；Capacity Scheduler则更适用于多租户环境，保证了各个队列的最小资源保障；而Fair Scheduler则通过动态调整资源分配来实现应用间的资源公平。 Yarn的常用命令是管理和监控集群不可或缺的工具。这些命令包括`yarn application -list`用于查看正在运行的应用，`yarn node -list`显示集群中所有节点的状态，以及`yarn logs -applicationId <app_id>`获取应用的日志信息等。熟练掌握这些命令能帮助开发者及时诊断和解决问题。 课程中详细介绍了Yarn的基础架构，包括四个主要组件：ResourceManager（RM）、ApplicationMaster（AM）、NodeManager（NM）和Container。RM作为全局的资源仲裁者，负责接收客户端的请求，启动AM，并监控NM。AM是每个应用的管理者，负责为应用的各个任务申请资源，并监控任务的执行。NM则是每个节点的管理者，它管理节点上的资源，响应RM和AM的命令。Container是资源的抽象，包含内存、CPU、磁盘和网络等资源，是任务执行的基本单位。 Yarn的工作机制分为以下几个步骤：用户提交MR程序，客户端与RM交互，RM创建一个Application，然后将应用提交到HDFS的指定位置。当资源提交完成后，AM向RM申请运行MRAppMaster，接着RM将资源分配给AM，AM再进一步将资源分配给内部的MapTask和ReduceTask。每个Task都会在一个Container中运行，NM会监控并报告Container的状态。 通过本课程的学习，不仅可以掌握Yarn的基本概念和原理，还能通过实际操作和案例分析，提升在Hadoop集群上设计和开发高效程序的能力。此外，课程提供的教学大纲、教案和实训文档，将为教学和自我学习提供全方位的支持，确保能够深入理解和应用所学知识。