Apache Hadoop YARN: 深入解析资源调度器

"Apache Hadoop YARN - Yet Another Resource Negotiator" Apache Hadoop YARN，全称为Yet Another Resource Negotiator，是Hadoop生态系统中的一个核心组件，主要负责管理和调度分布式计算集群的资源。自Hadoop 1.x版本起，Hadoop的设计主要针对大规模的MapReduce作业执行，然而随着Hadoop在各种不同行业的广泛采用，其原始设计逐渐无法满足日益多样化的需求。这促使了YARN的诞生，旨在解决Hadoop的两个关键问题：编程模型与资源管理的紧密耦合以及作业控制流的集中处理。 1. 紧耦合的编程模型与资源管理： 在Hadoop 1.x中，MapReduce是与资源管理基础设施紧密耦合的。这意味着所有计算任务都必须通过MapReduce模型来实现，即使某些任务并不适合这种模型。例如，如果开发者想要运行基于迭代或流式处理的算法，他们不得不将这些任务强制转换为MapReduce的形式，导致代码复杂且效率低下。YARN的出现打破了这一限制，它提供了一个通用的资源管理系统，使得不同的计算框架（如Spark、Tez、Flink等）可以在同一平台上运行，无需与特定的编程模型绑定。 2. 作业控制流的中央处理与可扩展性问题： 在早期的Hadoop中，JobTracker既是作业的调度器，也是任务的跟踪器，这种集中式的架构在面临大量作业时会导致严重的性能瓶颈。JobTracker需要处理所有作业的提交、调度、监控和错误恢复，随着作业数量的增加，其压力成倍增长，影响整个系统的扩展性。YARN引入了新的架构，将调度和资源分配的功能分离出来，由ResourceManager（RM）负责全局资源的管理和分配，而ApplicationMaster（AM）则专注于单个应用的调度和监控，这样显著提高了系统的可扩展性。 3. YARN架构详解： - ResourceManager (RM)：作为集群的全局资源管理者，RM负责接收应用程序的请求，决定哪个应用程序应该获得多少资源，并与NodeManagers (NM)通信，协调资源的分配。 - NodeManager (NM)：每个节点上的NM管理本地资源，如内存、CPU等，并向RM报告节点状态，同时处理RM的资源分配指令，启动或停止Container（资源容器）。 - ApplicationMaster (AM)：每个应用程序都有自己的AM，它负责与RM协商资源，然后与NM通信来启动和监控任务。 - Container：容器是YARN中资源分配的基本单位，包含一定的内存、CPU等资源，用于运行应用程序的任务。 4. 提高性能和资源利用率： YARN通过分离资源管理和应用程序控制，使得系统能够更好地并行处理多个应用程序，从而提高了集群的资源利用率和整体性能。此外，YARN还支持预分配和动态资源调整，进一步优化了资源分配策略。 5. 安全与隔离： YARN提供了安全机制，包括认证、授权和审计，确保只有授权的用户和应用可以访问集群资源。此外，每个应用程序都在独立的Container中运行，实现了计算任务的隔离，防止一个任务的故障影响到其他任务。 总结，Apache Hadoop YARN是Hadoop生态系统中的一次重大革新，它的设计目标是提高资源管理的灵活性、可扩展性和安全性，以适应大数据时代多样化的计算需求。通过引入YARN，Hadoop成功地从单一的MapReduce平台转变为一个支持多种计算框架的分布式计算平台，极大地推动了大数据处理的发展。