YARN详解：资源调度与MapReduce在YARN上的运行

"这篇文档详细介绍了Apache Hadoop的大数据处理框架YARN，包括其基本架构、工作机制和作业提交过程，同时也提到了资源调度器的角色。" 在Hadoop 2.x版本中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为核心组件引入，它的主要目标是将Hadoop的资源管理和任务调度功能分离，从而提高系统的整体性能和可扩展性。YARN不仅是MapReduce的执行环境，还能支持其他计算框架，如Spark、Tez等。 **5.2 Yarn基本架构** YARN架构主要包括四个关键组件： 1. **ResourceManager (RM)**：作为全局资源管理器，RM负责整个集群的资源分配和调度。它接收客户端的作业提交请求，启动ApplicationMaster，并监控所有NodeManager的状态。RM还处理资源请求，确保公平和高效地分配资源。 2. **NodeManager (NM)**：每个节点上都运行一个NM，它管理该节点的资源，向ResourceManager报告节点状态，并执行RM和AM的命令。NM负责容器(Container)的生命周期管理和资源隔离。 3. **ApplicationMaster (AM)**：AM是每个应用的控制器，它负责申请资源、分配任务、监控任务执行、处理故障恢复等。对于MapReduce，AM是MapReduce JobTracker的替代品。 4. **Container**：Container是YARN中的资源抽象，表示NM可以分配给应用的一组具体资源，包括内存、CPU、磁盘和网络等。 **5.3 Yarn工作机制** YARN的工作机制大致分为以下几个步骤： 1. **应用程序提交**：用户通过客户端提交应用程序，包括应用程序的JAR文件、配置信息等，这些会被上传到HDFS的特定目录。 2. **申请Application**：客户端向ResourceManager申请一个新的Application。 3. **Application初始化**：ResourceManager为应用程序分配一个唯一的Application ID，并启动对应的ApplicationMaster。 4. **资源申请**：AM与ResourceManager通信，请求运行任务所需的Container。 5. **任务分配**：ResourceManager根据调度策略（如FIFO、Capacity Scheduler等）将Container分配给AM。 6. **任务执行**：AM向NodeManager请求启动任务，NodeManager在分配给它的Container中执行任务。 7. **监控与容错**：AM持续监控任务状态，如果任务失败，它可以请求ResourceManager重新分配资源，实现容错。 **5.4 作业提交全过程**和**5.5 资源调度器** 作业提交过程中，客户端首先将作业提交到ResourceManager，然后ResourceManager将作业分解为多个任务，分配给各个NodeManager上的Container执行。资源调度器如FIFO（先进先出）调度器和Capacity Scheduler根据预定的策略进行资源分配，以保证公平性和效率。 Capacity Scheduler允许用户定义队列，以确保不同部门或用户组之间的资源隔离和公平性。而FIFO调度器则简单地按照作业提交的顺序进行调度。 总结来说，YARN通过分离资源管理和任务调度，提高了Hadoop集群的效率和灵活性，使得大数据处理框架可以在同一个集群上并行运行，实现了计算和存储的解耦，为大数据处理提供了强大的支撑。