深入解析YARN框架：架构与代码分析

"Yarn框架代码详细分析V0.4 - 阿里巴巴封神2014年01月" YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop项目中的一个核心组件，用于管理和调度分布式计算资源。本文将深入探讨YARN的架构、设计模式以及关键代码分析。 ### 一、Yarn简单介绍 #### 1.1 概述 YARN的设计目标是将Hadoop的资源管理和应用程序管理层分离，使得系统可以支持更多种类的计算框架，并提高资源利用率和系统整体性能。在Hadoop 1.x时代，JobTracker负责作业调度和数据节点管理，这导致了单点故障和性能瓶颈。YARN引入了ResourceManager（RM）和NodeManager（NM），实现了职责的分离，RM全局管理资源，NM负责本地资源监控。 #### 1.2 YARN的优势 - **资源隔离**：通过容器（Container）机制实现资源的细粒度管理和隔离。 - **可扩展性**：RM和NM的分离，降低了单点故障风险，提高了系统的可扩展性。 - **多应用支持**：YARN支持多种计算框架如MapReduce、Spark、Tez等，使得Hadoop平台能处理更复杂的计算任务。 #### 1.3 新框架下的软件设计模式 YARN采用服务化和微内核的设计思想，允许新的计算框架轻松接入。此外，它引入了ApplicationMaster（AM）的概念，每个应用都有一个AM，负责与RM协商资源并管理应用的执行。 #### 1.4 HADOOP 2.0.0-alpha工程结构 Hadoop 2.x的工程结构更加模块化，YARN作为独立的子项目，包含了RM、NM、AM等相关组件，使得代码更易于理解和维护。 ### 二、Yarn模块详细分析 #### 2.1 接口 YARN提供了丰富的API，包括ResourceManager API、NodeManager API和ApplicationMaster API，供开发者使用。 #### 2.2 大模块分析 - **RM**：负责全局资源调度，接受AM的资源申请并分配Container。 - **NM**：管理节点上的资源，接收RM的指令，启动或停止Container。 - **MRAppMaster**：MapReduce应用的AM，负责请求资源并管理Map和Reduce任务的执行。 - **MRYarnChild**：运行在Container中的进程，执行Map或Reduce任务。 ### 三、功能点详细分析 #### 3.1 Jobhistory机制 - **NM收集日志**：NM负责收集应用的日志并上传到JobHistoryServer。 - **MRAppMaster收集JobHistory**：AM收集任务状态信息，并发送给JobHistoryServer。 - **JobHistoryServer**：持久化Job的历史信息，提供查询服务。 #### 3.2 RM调度器 - **简述**：RM调度器负责公平地分配资源，常见的调度器有CapacityScheduler和FairScheduler。 - **FairScheduler代码分析**：通过队列和权重实现公平分配，支持动态资源调整。 - **资源预分配**：预先分配资源以减少延迟，提高资源利用率。 - **抢占资源**：当某个应用长时间未使用分配的资源时，调度器可以抢占并重新分配。 - **Container分配**：根据任务需求和资源可用性分配Container。 #### 3.3 MRAppMaster分配器 - **代码分析**：MRAppMaster根据任务需求向RM申请Container。 - **任务周期管理及资源分配**：监控任务进度，动态调整资源分配。 #### 3.4 Shuffle Shuffle阶段是MapReduce的重要部分，负责数据的交换和合并。 #### 3.5 NM的资源下载 NM负责从其他节点拉取数据到本地，为Container执行任务做准备。 #### 3.6 Metrics解析 YARN提供了一套完整的指标系统，用于监控系统状态和性能。 #### 3.7 YARN中WEB框架解析 YARN的Web服务提供监控和管理界面，方便用户查看和操作。 ### 四、配置 #### 4.1 配置解析 YARN有许多配置参数，用于调整系统行为，如内存、CPU分配，调度策略等。 #### 4.2 DEBUG配置 调试配置有助于开发者诊断问题，如开启日志、增加调试信息等。 #### 4.3 安全配置 安全配置涉及身份验证、授权和加密，确保系统安全。 #### 4.4 日志配置 日志配置管理应用和系统的日志输出，包括日志级别、滚动策略等。 #### 4.5 ipc、web端口配置 定义RPC通信和Web服务的端口号，以避免冲突。 #### 4.6 影响YARN性能的配置 调整特定配置可以优化性能，如减少心跳间隔、增大Container大小等。 ### 结论 YARN的出现极大地改善了Hadoop的可扩展性和灵活性，使得大数据处理能力有了显著提升。通过深入理解其架构、设计模式和关键代码，开发者能够更好地利用YARN构建和优化分布式应用。