Yarn框架深度剖析：V0.3版详解与关键模块

Yarn框架代码详细分析V0.3是一份深入探讨Apache Hadoop 2.0.0-alpha中YARN（Yet Another Resource Negotiator）组件的详细文档，它在阿里巴巴封神系列博客中发布，时间是2012年1月。YARN作为一个关键组件，替代了Hadoop 1.x中的MapReduce JobTracker，旨在提供更好的可扩展性和资源管理。 1.1 概述：YARN的设计初衷是为了应对大规模分布式计算的需求，适应互联网企业数据量剧增的情况。相比于早期版本，它更侧重于处理几千台机器级别的大规模集群，如阿里巴巴的云梯集群已达3400台，并持续增长。 1.2 YARN的优势： - 可扩展性：YARN通过引入Resource Manager (RM) 和 Node Manager (NM) 的架构，使得系统能够水平扩展，更好地处理大规模并行任务。 - 资源隔离与共享：RM负责全局资源管理和调度，而NM则负责单机上的资源管理和任务执行，实现了资源的高效利用和隔离。 - 高可用性：YARN采用主备架构，提高了系统的可靠性。 1.3 新框架下的软件设计模式： - 分布式服务架构：YARN采用微服务架构，RM、NM等都是独立的服务，易于维护和升级。 - 模块化设计：模块间松耦合，使得各个部分可以独立开发和测试，提高开发效率。 1.4 HADOOP 2.0.0-alpha工程结构： - RM：作为核心组件，负责资源分配、调度和监控。 - NM：节点管理器，负责执行任务和资源监控，与RM通信。 - MRAppMaster：每个MapReduce作业的协调者，负责任务提交、监控和失败恢复。 - MRYarnChild：运行用户程序的任务实例。 2.2 模块详细分析： - RM模块涉及资源预分配、抢占、container分配等关键逻辑。 - FairScheduler是一个用于RM的公平调度算法，它具有资源预分配、抢占以及动态调整资源的能力。 - MRAppMaster分配器负责任务的生命周期管理，包括资源请求、任务调度等。 3.1 Jobhistory机制： - NM收集运行任务的日志，有助于故障恢复和性能分析。 - MRAppMaster将任务状态和进度上报给JobHistoryServer，提供历史记录查询和分析。 - JobHistoryServer负责存储和检索任务历史信息，支持长期的作业跟踪。 3.2 RM调度器： - FairScheduler通过权重共享策略来公平地分配资源，支持多用户或多个应用间的资源竞争。 - 抢占策略允许优先级高的任务抢占资源，提升整体系统的响应速度。 3.3 MRAppMaster分配器： - 代码分析揭示了任务调度的内部逻辑，如根据任务需求动态调整资源。 - 资源管理不仅关注任务的完成，还考虑到任务之间的依赖关系和性能优化。 3.4 Shuffle机制： - 在MapReduce中，Shuffle是数据分发的关键环节，YARN通过优化这一过程，提高数据传输效率。 文档后续还涵盖了YARN模块的其他功能点，如NM的资源下载机制，以及国内Hadoop技术学习资源的推荐。总体来说，这份文档为理解YARN框架的运作原理和实现提供了详尽的剖析，对于深入研究和使用Hadoop的开发者和运维人员来说，具有很高的参考价值。