Apache Hadoop YARN：超越MapReduce的批量处理

"Apache Hadoop YARN 完整版（英文）" Apache Hadoop YARN，全称为Yet Another Resource Negotiator，是Hadoop 2.0版本引入的一个核心组件，它作为Hadoop集群的资源管理系统，彻底改变了Hadoop的架构。在Hadoop 1.0时代，MapReduce和任务调度与数据存储（HDFS）紧密耦合，而在Hadoop 2.0即MRv2或YARN中，MapReduce被分解为两个主要部分：一个全局的资源管理器（ResourceManager）和每个应用的本地化应用程序管理器（ApplicationMaster）。这种分离使得YARN能够支持多种计算框架，而不仅仅局限于批处理的MapReduce。 YARN的主要目标是提高集群资源的利用率和灵活性，以及提升系统的整体性能。它通过将集群资源的管理和任务执行分开，实现了更细粒度的资源调度和更好的并行性。ResourceManager负责整个集群的资源分配，接收来自各个应用程序的资源请求，并根据当前的系统状态进行调度。而ApplicationMaster则负责协调其应用程序的任务执行，与ResourceManager协商获取所需的资源，并监控任务的进度。 在YARN中，NodeManager是运行在每个集群节点上的代理，它负责管理本节点的资源，如内存、CPU等，与ResourceManager通信，报告节点状态，并根据ApplicationMaster的指令启动和停止容器（Container），这些容器就是实际执行任务的单元。 YARN的出现使得Hadoop平台能够支持更多类型的计算模型，如交互式查询（如Apache Tez，Apache Spark）、实时流处理（如Apache Storm）和图形处理等。这极大地扩展了Hadoop的应用范围，使得大数据处理不仅限于批处理任务，也能够更好地适应实时分析和复杂计算的需求。 此外，YARN还引入了容器的概念，容器是资源分配的基本单位，可以包含内存、CPU、磁盘和网络资源。每个应用程序的ApplicationMaster会为它的任务申请容器，然后在这些容器中运行任务。这种方式提高了资源的隔离性和安全性，确保不同应用程序之间的相互独立。 Apache Hadoop YARN是Hadoop生态系统中的关键组件，它通过提供一个统一的资源管理平台，促进了大数据处理的多样化和高效性。YARN的引入，不仅优化了MapReduce的执行效率，也为其他计算框架提供了在Hadoop集群上运行的基础，从而推动了大数据技术的发展和广泛应用。