YARN：Hadoop 2.0的通用资源管理器与多框架兼容

Apache Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）是Hadoop生态系统中一个重要的升级，自Hadoop 2.0版本起引入，旨在提供更高效、灵活的资源管理和调度服务。YARN的核心思想是将MR1（MapReduce 1）中的资源管理和作业调度分离，通过ResourceManager（RM）和ApplicationMaster（AM）两个关键组件协同工作。 1. **ResourceManager（RM）**： - RM作为全局资源管理者，负责整个Hadoop集群的资源分配和管理工作。它包含调度器和应用程序管理器（ASM），其中调度器负责根据资源策略（如队列、优先级等）进行资源分配，确保公平性和效率。 - ApplicationManager负责应用程序的生命周期管理，包括申请、跟踪和监控资源使用情况，同时协调与NodeManager的通信，确保应用程序的成功运行。 2. **ApplicationMaster（AM）**： - 每个运行在YARN上的应用程序都有一个对应的AM，它负责与RM交互，获取所需的资源，并处理应用程序内部的事务，如任务调度、错误恢复和监控。 3. **分层架构与组成部分**： - YARN架构主要包括四个主要组件：RM、NodeManager、ApplicationMaster以及Container。NodeManager驻留在每个节点上，管理该节点的本地资源，如CPU、内存和存储，接收来自RM的任务，启动和监控Container（轻量级的虚拟化容器，承载用户任务）的生命周期。 4. **多框架支持**： - YARN设计的开放性使其能够支持多种计算框架，如MapReduce、Storm、Spark和Flink等，这极大地增强了集群的灵活性和扩展性，允许在一个共享的基础设施上运行不同类型的计算任务。 5. **优点**： - 提高了集群利用率，通过资源的统一管理和调度，避免了资源碎片化； - 数据共享能力增强，多个应用程序可以共享相同的底层资源； - 更好的容错机制，RM和AM的分离设计使得系统更加健壮，能够更好地处理故障恢复。 总结来说，Apache Hadoop YARN是一个革命性的资源调度管理解决方案，它通过分层设计和多框架支持，优化了Hadoop集群的资源利用，提升了系统的稳定性和性能，对于大数据处理和分布式计算环境具有重大意义。