深入理解Hadoop YARN：开发与源码解析

"《YARN应用开发与核心源码剖析》深入解析了Apache Hadoop YARN作为分布式资源管理系统的设计理念和实现机制。该资源旨在帮助读者理解YARN的开发流程，掌握核心源码分析，以及如何在YARN上构建和运行应用程序。" YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop 2.x版本中的核心组件，它取代了原有的JobTracker，以解决单一资源调度器的性能瓶颈问题，实现了资源管理与任务调度的分离。YARN的核心目标是提高集群资源的利用率，提供统一的管理和数据共享，并支持多种计算框架。 课程目标主要围绕以下几个方面： 1. **理解YARN应用开发流程**：开发者需要创建ApplicationClient、ApplicationMaster和ApplicationWorker这三个模块。ApplicationClient负责应用的提交和状态监控，ApplicationMaster处理资源申请、容器启动等操作，而ApplicationWorker则在容器中执行实际任务。这三个模块通过特定的RPC协议通信，如ApplicationClientProtocol、ApplicationMasterProtocol和ContainerManagementProtocol。 2. **YARN架构详解**：YARN由ResourceManager（RM）和NodeManager（NM）组成。RM全局管理集群资源，接收并处理来自ApplicationClient的请求，分配资源给ApplicationMaster。NM则是每个节点的管理者，负责本地资源的隔离和容器的生命周期管理。 3. **ApplicationMaster的角色**：AM是应用的控制器，它向RM注册并申请资源，然后通过ContainerManagementProtocol与NM交互，请求启动和停止容器。AM还负责监控和恢复任务，确保应用的正确执行。 4. **容器（Container）的概念**：在YARN中，所有资源（CPU、内存、磁盘、网络带宽等）都被封装在容器内，AM根据任务需求向RM申请容器，NM根据AM的指令启动和停止容器内的工作进程。 5. **调度器的工作**：调度器（Scheduler）是RM的一部分，负责根据资源策略公平地分配空闲资源给各个AM。它可以是公平调度器（Fair Scheduler）或容量调度器（Capacity Scheduler），开发者可以自定义调度策略。 6. **源码剖析**：深入学习YARN的源码有助于理解其内部机制，例如，如何处理应用提交、资源申请、任务调度以及容器的生命周期管理等关键流程。这将有助于优化应用性能和调试问题。 通过学习《YARN应用开发与核心源码剖析》，开发者能够熟练掌握YARN环境下的应用开发技巧，了解资源管理与调度的底层实现，为构建高效、可扩展的大数据处理系统打下坚实基础。