Hadoop YARN：分布式资源调度与优化

"分布式资源调度——YARN框架" Apache Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）是Hadoop 2.x引入的一种全新的资源管理器，其目标是为上层应用程序提供统一的资源管理和调度。YARN的出现主要是为了解决Hadoop MapReduce 1.x版本中的一些核心问题，包括单点故障、节点压力过大、不易扩展以及对不同计算框架的支持不足。 在MapReduce 1.x中，JobTracker扮演着核心角色，负责资源管理和作业调度，而TaskTracker则与JobTracker通信，报告节点状态和执行任务。然而，这种架构导致了以下几个主要问题： 1. **单点故障**：由于只有一个JobTracker，一旦它出现问题，整个集群的作业调度将受到影响。 2. **节点压力大**：JobTracker既要处理客户端请求，又要管理所有TaskTracker，工作负载集中。 3. **不易扩展**：JobTracker的单节点设计使其成为集群瓶颈，难以扩展以适应大规模集群。 4. **职责过于集中**：JobTracker承担了太多职责，包括作业提交、资源分配、任务调度等。 5. **不支持多框架作业**：1.x版本仅支持MapReduce作业，其他如Spark等框架无法在同一集群运行。 这些问题导致了资源利用率低、运维成本高以及服务环境复杂。为解决这些问题，YARN应运而生，它将JobTracker的功能拆分为两个组件：ResourceManager（RM）和ApplicationMaster（AM）。 **ResourceManager** 负责全局的资源管理和调度，确保集群资源的有效分配。它不再直接与任务执行相关的细节打交道，而是专注于资源的抽象和分配。 **ApplicationMaster** 是每个应用程序（如MapReduce、Spark等）的实例，负责与ResourceManager协商资源，并与NodeManager协作执行任务。这种设计使得不同框架的应用程序可以在同一集群上运行，提高了资源利用率并降低了运维复杂度。 YARN的出现使得Hadoop集群能够支持多种计算框架，如Spark、Tez、Flink等，通过资源共享，减少了集群的闲置，降低了运维成本。同时，通过统一的资源管理层，使得跨框架的数据交换更加高效，避免了不必要的数据传输，提升了整体性能。 总结来说，YARN通过分离资源管理和作业调度，解决了MapReduce 1.x中的主要问题，实现了更高效、可扩展和多框架支持的分布式资源调度。这一创新设计为大数据处理领域带来了显著的进步，促进了各种计算框架在Hadoop生态系统中的协同工作。