Apache Hadoop YARN：构建数据处理与分析的实战指南

Apache Hadoop YARN是Hadoop生态系统中的一个关键组件，它在Hadoop 2.0版本之后逐渐取代了传统的MapReduce模型，旨在提供一个可扩展的资源管理和调度框架，以支持大数据处理的批处理作业和数据流作业。这本书《Moving beyond MapReduce and Batch Processing with Apache Hadoop™2》由Arun C. Murthy、Vinod Kumar Vavilapalli、Doug Eadline、Joseph Niemiec和Jeff Markham等人共同撰写，深入探讨了如何在Hadoop平台上实现从单个MapReduce任务到YARN的复杂架构迁移。 YARN（Yet Another Resource Negotiator）的设计初衷是提高Hadoop的灵活性和可扩展性，它将计算资源抽象为一个统一的资源池，允许同时运行多个应用程序并管理它们的资源需求。在YARN架构中，主要包含以下几个关键组件： 1. **ResourceManager (RM)**: 作为整个系统的协调者，负责资源分配、调度和监控。它维护全局的资源视图，并根据应用程序的需求进行动态调整。 2. **NodeManager**: 它运行在每个节点上，负责执行和管理在该节点上的容器（Containers），这些容器是分配给应用程序的最小可执行单元。 3. **Application Master (AM)**: 代表每个应用程序与RM通信，申请资源并协调其下的任务执行。当任务完成后，AM会向RM报告结果。 4. **Container**: 是YARN执行用户任务的基本单位，它们在NodeManager上创建并被分配给特定的应用程序。 通过YARN，开发者可以编写能够利用批处理或数据流作业的通用应用程序，而不仅仅是MapReduce任务。书中可能会涵盖以下知识点： - **服务级别的资源管理**: 如如何配置和优化内存、CPU等核心资源的分配。 - **公平调度算法**: 如Capacity Scheduler，如何确保各个应用程序获得公平的资源份额。 - **容器管理和生命周期**: 如容器的创建、销毁以及状态管理。 - **高级功能**: 如资源预留、动态资源调度、隔离和服务级别协议（Service Level Agreements, SLAs）。 - **YARN安全性和可靠性**: 如Kerberos认证、心跳检测和故障恢复机制。 - **与HDFS集成**: 数据存储和访问如何与YARN协同工作，包括读写性能优化。 本书提供了一个实用指南，帮助读者理解和掌握如何在Hadoop YARN环境下构建高效、灵活且可扩展的大数据处理系统，不仅局限于批处理，还包括实时分析和数据流处理，为读者在实际项目中解决各种数据挑战提供了宝贵的知识和策略。