YARN框架代码详细分析与实现机制

YARN框架代码详细分析 作为一个分布式计算框架，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop 2.0中的核心组件之一。它提供了一种通用的资源管理和任务调度机制，能够高效地管理和调度分布式计算任务。下面是对YARN框架代码的详细分析。 一、YARN简单介绍 YARN是Hadoop 2.0中的一个核心组件，旨在解决Hadoop 1.0中的JobTracker和TaskTracker单点故障问题。YARN框架的主要目标是提供一个通用的资源管理和任务调度机制，能够高效地管理和调度分布式计算任务。 1.1 概述 Hadoop的诞生是为了支持几十台机器的规模，但是随着互联网企业的发展，数据的规模越来越大，需要支持的机器数也越来越多。Hadoop自身框架的问题限制了集群的规模。 1.2 YARN的优势 YARN框架的主要优势在于它提供了一种通用的资源管理和任务调度机制，能够高效地管理和调度分布式计算任务。此外，YARN还提供了一个插件式的架构，能够轻松地集成其他组件和框架。 1.3 新框架下的软件设计模式 YARN框架的软件设计模式是基于插件式的架构，能够轻松地集成其他组件和框架。这使得YARN框架具有很高的灵活性和可扩展性。 二、YARN模块详细分析 2.1 接口 YARN框架提供了多种接口，包括ResourceManager（RM）、NodeManager（NM）、ApplicationMaster（MRAppMaster）等。这些接口提供了不同的功能，例如资源管理、任务调度、日志收集等。 2.2 各大模块分析 2.2.1 ResourceManager（RM） ResourceManager（RM）是YARN框架的核心组件之一，负责管理和调度分布式计算任务。RM提供了多种接口，例如申请资源、提交任务、查询任务状态等。 2.2.2 NodeManager（NM） NodeManager（NM）是YARN框架的另一个核心组件，负责管理和监控分布式计算任务的执行。NM提供了多种接口，例如启动任务、监控任务、日志收集等。 2.2.3 ApplicationMaster（MRAppMaster） ApplicationMaster（MRAppMaster）是YARN框架的另一个核心组件，负责管理和调度分布式计算任务。MRAppMaster提供了多种接口，例如申请资源、提交任务、查询任务状态等。 三、功能点详细分析 3.1 Jobhistory机制 Jobhistory机制是YARN框架的一种重要机制，负责收集和存储分布式计算任务的执行日志。Jobhistory机制包括NM收集日志、MRAppMaster收集JobHistory、JobHistoryServer等多个组件。 3.2 RM调度器 RM调度器是YARN框架的一种重要组件，负责调度和管理分布式计算任务。RM调度器提供了多种算法，例如FairScheduler、CapacityScheduler等。 3.3 MRAppMaster分配器 MRAppMaster分配器是YARN框架的一种重要组件，负责分配和管理分布式计算任务。MRAppMaster分配器提供了多种算法，例如Round Robin、Least Loaded等。 YARN框架代码详细分析是对YARN框架的深入分析和研究，旨在帮助开发者更好地理解和使用YARN框架。