YARN：Hadoop集群的资源管理革命

"这篇文档详细介绍了YARN在大数据平台构建中的重要概念，包括YARN的定义、诞生背景、优势、特点以及其核心架构。" 在大数据处理领域，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个至关重要的组件，它作为Hadoop集群的资源管理器，旨在解决Hadoop 1.x中MapReduce的局限性。YARN的出现是为了克服早期Hadoop架构中的扩展性差、可靠性不足、资源利用率低以及不支持多计算框架等问题。 1. **扩展性差**：在Hadoop 1.x中，JobTracker同时负责资源管理和作业控制，这种设计导致了单一节点的压力过大，成为系统扩展的瓶颈。YARN通过将资源管理和作业调度分离，显著提升了系统的可扩展性。 2. **可靠性差**：采用Master/Salve架构，Master节点的单点故障可能导致整个系统瘫痪。YARN引入了高可用性设计，降低了单点故障的风险。 3. **资源利用率低**：Hadoop 1.x的资源分配基于槽位（slot），导致资源分配粗粒度，部分资源可能无法得到有效利用。YARN通过更精细的资源管理，提高了资源利用率。 4. **不支持多框架**：在Hadoop 1.x中，仅支持MapReduce一种计算框架。YARN的设计使得系统能够支持多种计算框架并行运行，如Spark、Tez等。 YARN的核心思想是引入全局的ResourceManager和每个应用程序对应的ApplicationMaster，以及分布在各节点上的NodeManager。ResourceManager负责集群资源的全局调度，ApplicationManager管理用户作业的生命周期，而NodeManager则监控和管理节点上的任务执行。这种设计使得YARN具备以下优势： 1. **支持非MapReduce应用**：YARN不再局限于MapReduce，可以运行各种类型的计算框架。 2. **可扩展性**：通过分离资源管理和作业调度，YARN可以轻松扩展以适应更大规模的集群。 3. **提高资源利用率**：通过更精细的资源分配，避免了资源浪费，提高了集群的整体效率。 4. **用户敏捷性**：开发人员可以更快地部署和调整应用程序，增强了系统的响应速度。 5. **高可用性**：通过设置ResourceManager的备份，实现了系统的高可用性，确保服务连续性。 YARN的架构遵循Master/Slave模式，主要包括ResourceManager、NodeManager和ApplicationMaster三个关键组件。ResourceManager中的Scheduler负责资源的公平或优先级调度，而ApplicationManager处理应用程序的提交、初始化和监控。NodeManager则在每个节点上运行，与ResourceManager通信，报告资源使用情况，并执行ApplicationMaster的指令。 YARN的出现极大地改进了Hadoop的架构，使得大数据处理更加灵活、高效和可靠，成为了现代大数据平台构建不可或缺的一部分。