深入理解YARN：Hadoop资源管理机制解析

"YARN框架原理及运行机制" YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop 2.0引入的资源管理系统，旨在解决Hadoop 1.x（MRv1）中JobTracker职责过于集中导致的问题。YARN的核心理念是将资源管理和应用程序管理分离，以提高系统效率和可扩展性。 在YARN架构中，主要有四个关键组件： 1. **ResourceManager (RM)**：全局的资源管理器，作为Master节点，负责整个集群的资源管理和分配。RM包含两个子组件——调度器（Scheduler）和应用程序管理器（Application Manager）。 - **调度器**：基于容量、队列等限制公平地分配资源。调度器不涉及应用程序的具体逻辑，仅根据应用程序的需求进行资源分配，资源以抽象的“资源容器（Container）”形式存在，包含内存、CPU、磁盘和网络等资源。 - **应用程序管理器**：处理应用程序的生命周期，包括接收应用程序提交、协调资源启动AM、监控AM状态并处理失败情况。 2. **ApplicationMaster (AM)**：每个应用程序都有一个专属的AM，它与RM协商获取资源，然后将资源分配给内部任务。AM还负责任务的启动、监控任务状态，以及在任务失败时重新申请资源重启任务。 3. **NodeManager (NM)**：每个节点上的Slaver，管理该节点的资源和任务。NM定期向RM报告节点资源使用情况和Container状态，同时响应AM的Container启动和停止等请求。 4. **Container**：YARN中的资源抽象单位，它是任务运行的基本环境，包含执行任务所需的所有资源，如内存、CPU、磁盘空间和网络带宽等。AM向RM申请Container，然后由NM在指定节点上启动Container来执行任务。 YARN的工作流程如下： - 应用程序提交：用户提交应用程序到RM，同时指定AM实现。 - RM调度：RM的应用程序管理器接收应用，协商资源并启动AM。 - AM启动：AM在获得资源后，与NM通信启动任务。 - 资源分配：AM持续请求资源以运行更多任务，调度器根据策略分配Container。 - 任务执行：NM在Container中启动任务进程，执行应用程序的特定任务。 - 监控与恢复：AM监控任务状态，若任务失败则向RM申请新的Container来重启任务。 YARN的这种设计使得Hadoop能够支持多种计算框架，如MapReduce、Spark、Tez等，增强了Hadoop平台的灵活性和性能。通过分离资源管理和应用程序管理，YARN实现了更高效、可扩展的分布式计算环境。