YARN详解：大数据资源管理新架构

YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop生态系统中的核心组件，它是Hadoop 2.0引入的一个重大改进，旨在解决Hadoop 1.x中JobTracker在资源管理和作业控制上的局限性，提高系统的扩展性、容错性和对多种计算框架的支持。YARN基于Master/Slave架构，主要包括以下几个关键角色： 1. ResourceManager (RM): RM是全局资源管理器，负责整个系统的资源分配，包括内存、CPU和磁盘等。它主要由Scheduler和ApplicationManager两部分构成。Scheduler是一个可插拔组件，用户可以选择公平调度器(Fair Scheduler)或容量调度器(Capacity Scheduler)，它们根据资源限制策略来决定资源分配。 2. NodeManager: NodeManager是运行在每个计算节点上的进程，它负责管理本节点上的资源，并与RM进行心跳通信，报告资源使用情况。同时，NodeManager接收来自ApplicationMaster的请求，启动和监控Container（逻辑容器，承载用户作业的运行单元）。 3. ApplicationMaster (AM): AM是每个作业在YARN中特有的代表，它与RM通信，请求资源并监控作业的执行状态。当作业提交后，会在每个任务对应的节点上启动一个AM实例。 4. Container: 作为YARN的核心运行单元，Container是在NodeManager上实际运行用户作业的虚拟环境，它被调度到可用的资源上执行特定的任务。 YARN的设计思路是将资源管理和作业控制分离，使得Hadoop能够更好地支持并行计算框架，如Spark、Tez等，同时提高了系统的灵活性和可扩展性。通过这种架构，客户端提交任务后，YARN负责资源调度，使得数据处理流程更加高效且易于管理。在实际应用中，大数据开发者和管理员可以利用YARN的强大功能，优化资源分配，提升大数据处理的性能和可靠性。