Apache Hadoop YARN：超越MapReduce的批量处理

"Apache Hadoop YARN 是一个关于Apache Hadoop中的资源管理和分布式计算框架的PDF文档，主要讨论了如何在Hadoop集群上运行MapReduce任务并实现批量处理。该文档属于Addison-Wesley Data and Analytics Series，该系列书籍旨在提供解决数据问题和利用数据的实用知识，涵盖数据基础设施、算法和可视化三个核心领域。" Apache Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop生态系统中的核心组件之一，它在Hadoop 2.x版本中引入，目的是将原本由JobTracker执行的任务调度和资源管理功能分离，从而实现了更高效和灵活的资源分配与管理。 YARN的主要目标是将Hadoop集群的资源管理与作业调度功能解耦，使得系统可以支持更多种类的数据处理模型，而不仅仅是经典的MapReduce。YARN通过引入全局的ResourceManager（RM）和每个应用级别的ApplicationMaster（AM），实现了这一目标。ResourceManager负责整个集群的资源分配，而ApplicationMaster则负责单个应用的资源请求、任务调度以及与ResourceManager的通信。 在YARN架构中，数据处理任务被划分为容器（Container），每个容器包含一定的CPU和内存资源。当应用提交到集群时，ApplicationMaster会与ResourceManager协商获取资源，并根据任务需求分配给任务执行者NodeManager。NodeManager是运行在每个集群节点上的守护进程，负责执行实际的任务并监控它们的运行状态。 YARN的优势在于提高了集群资源利用率，使得不同类型的计算框架如Spark、Tez和Flink等可以共存于同一Hadoop集群，减少了资源冲突和管理复杂性。此外，它还增强了系统的可扩展性和稳定性，因为ApplicationMaster可以独立于ResourceManager运行，即使RM失败，应用也能继续执行。 MapReduce在YARN中的运行方式也发生了变化。每个MapReduce作业都有自己的ApplicationMaster，负责协调作业的各个阶段，包括初始化、任务调度和完成。这种方式使得MapReduce作业能够与其他类型的应用并行运行，提高了集群的整体吞吐量。 YARN的引入对于大数据处理和分析具有重要意义，它为大数据生态系统提供了更强大的支撑，使得用户可以构建更复杂、更具实时性的数据分析系统。同时，通过提供资源管理和调度的统一平台，YARN简化了集群的管理和运维工作，降低了开发和部署大数据应用的难度。