YARN安装部署详解与资源队列管理

YARN（Yet Another Resource Negotiator），是Hadoop 2.0引入的一个重要的分布式资源管理和调度框架，用于在集群中管理和优化计算资源。这份文档详细介绍了YARN的安装部署过程、高可用性、资源调度机制以及多租户配置。以下是主要内容的详细阐述： 1. **YARN架构**：YARN的核心组件包括三个主要部分：ResourceManager（RM）、NodeManager（NM）和ApplicationMaster（AM）。RM是全局资源管理器，负责接受客户端的作业提交请求，监控AM和NM的状态，进行资源分配和调度。NM是每个节点上的资源管理者，它接收RM的命令，并负责本地资源的管理和与AM的通信。AM是用户作业的代理，负责任务的划分、资源申请、任务监控和容错处理。 2. **Yarn安装部署**：文档指导了基于Cloudera Manager的YARN安装过程，包括配置环境、安装必要的依赖、设置服务和配置文件，确保集群的正常运行。 3. **ResourceManager高可用性**：YARN中的RM可能存在单点故障问题，但通过集成ZooKeeper实现高可用（HA），当主RM失效时，可以自动切换到备RM，保证服务的连续性。 4. **Yarn资源调度器**：YARN采用双层调度框架，RM负责全局资源的分配，而AM则负责将资源进一步分发给子任务。YARN采用基于资源预留的策略，即使在资源紧张时也能为任务预留一部分资源，以避免“all-or-nothing”策略导致的资源浪费。 5. **多租户配置**：为了支持不同的用户或项目拥有独立的资源配额，文档探讨了如何在YARN中实现多租户环境，这有助于提高资源利用率和安全性。 6. **Hadoop YARN运行流程分析**：文档深入剖析了YARN的工作流程，从客户端提交作业开始，经过RM接收请求、分配资源，到NM执行任务，再到AM协调任务执行和错误恢复，全面展示了整个系统的运行逻辑。 7. **YARN容错机制**：对关键组件如RM、NM和AM的容错能力进行了讨论，强调了在面临节点故障时，如何通过这些机制确保作业的正确性和恢复。 8. **角色分配和服务结构**：最后，文档概述了YARN集群中的角色分布，包括NameNode、DataNode、JournalNode等HDFS组件，以及YARN本身的ResourceManager实例，帮助读者理解整个系统架构。 通过这份文档，读者能够深入了解YARN的安装、部署和关键特性，从而有效地利用YARN进行大数据处理和分布式计算任务的调度与管理。