YARN架构详解：资源管理与任务调度

YARN全称为Yet Another Resource Negotiator，是Apache Hadoop生态系统中的关键组件，用于在Hadoop 2.0之后提供统一的资源管理和调度服务，以替代早期版本中的JobTracker。YARN的设计理念是将MRv1中的全局任务跟踪器拆分为两部分：ResourceManager（RM）和ApplicationMaster（AM）。这种设计极大地提高了系统的可扩展性和可靠性。 YARN的基础架构基于Master/Slave模型，其中RM作为Master，负责全局的资源管理和分配，而NodeManager（NM）作为Slave，管理每个节点上的资源和任务。RM的核心组成部分有两个： 1. **调度器（Scheduler）**：这是YARN架构的关键组件，它依据预先设定的调度策略（如资源分配的优先级、队列限制等）进行资源的公平分配。调度器是“纯粹的调度者”，其任务是决定哪些应用程序可以获取多少资源，以Container的形式进行管理。Container是一个逻辑上的资源单元，包含内存、CPU、磁盘和网络等实体资源。 2. **应用程序管理器（Application Manager, ASM）**：负责应用程序的生命周期管理，包括应用程序的提交、资源的请求和管理，以及在AM失败时的恢复操作。它与调度器协作，确保应用程序能够正常运行。 每个应用程序通过一个ApplicationMaster来与YARN交互，AM的主要职责包括： - 与RM的调度器协商获得资源，这些资源表现为Container。 - 分配资源给应用程序内的任务。 - 与NM通信，控制任务的启动和停止。 - 监控任务状态，如果任务失败，AM会重新申请资源以重启任务。 NodeManager是运行在每个节点上的服务，它负责报告本节点的资源使用情况，包括Container的运行状态，同时处理来自AM的各种请求，如Container的启动和停止操作。 YARN通过分解和优化资源管理，实现了Hadoop的大规模分布式计算的高效和弹性，是现代大数据处理平台的重要基石。通过理解这些核心组件及其工作原理，开发人员可以更好地设计和优化自己的YARN应用程序，以适应大规模数据处理的需求。