Hadoop YARN：资源调度与架构解析

"本文介绍了Hadoop中的YARN(Yet Another Resource Negotiator)系统，这是一个资源管理框架，用于协调集群中的计算资源。YARN的核心组件包括ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container，它们共同协作以实现高效的分布式计算。" 在YARN中，ResourceManager (RM) 是整个系统的中心管理者，它的主要职责包括接收客户端的请求，监控所有NodeManager的状态，启动或监控ApplicationMaster，并根据策略进行资源的分配与调度。RM确保了集群资源的有效利用和公平分配。 NodeManager (NM) 在每个节点上运行，负责管理该节点的计算资源。NM执行的任务包括响应ResourceManager的指令，处理ApplicationMaster的请求，并管理该节点上Container的生命周期。NodeManager监控节点的资源使用情况，保证任务的正常执行。 ApplicationMaster (AM) 是每个应用程序的控制器，它的主要任务是为应用程序申请所需的资源（如内存、CPU等），并把这些资源分配给内部的任务。同时，AM还负责监控任务的执行状态，如果发现任务失败，它会进行故障恢复。 Container 是YARN中的资源抽象单位，它代表了节点上的一组资源集合，包括内存、CPU、磁盘空间和网络带宽等。当ApplicationMaster获取到资源后，它会将这些资源分配给各个任务以执行具体的计算工作。 YARN的工作机制可以概括为以下步骤： 1. MapReduce程序通过YarnRunner在客户端节点上提交。 2. YarnRunner向ResourceManager申请启动一个新的Application。 3. RM回应应用程序的资源路径，允许YarnRunner提交必要的资源文件。 4. 完成资源提交后，YarnRunner请求启动MrAppMaster。 5. ResourceManager接收请求并初始化一个Task。 6. NodeManager从ResourceManager那里领取Task任务，并分配一个Container来执行这个任务。 7. Task的相关资源被下载到NodeManager的本地。 8. NodeManager在分配的Container中启动并执行任务。 通过这种机制，YARN能够有效地支持各种计算框架，如MapReduce、Spark等，提供了统一的资源管理和调度，使得Hadoop集群的资源利用率更高，提高了整体的系统效率。同时，YARN的这种设计也使得应用程序和资源管理分离，促进了计算框架的创新和发展。