Hadoop新框架YARN深度解析：原理与运作机制

“Hadoop新框架Yarn详解” YARN（Yet Another Resource Negotiator），是Apache Hadoop项目的一个重要组成部分，它的出现是为了改进原本的MapReduce框架，解决原框架中的单点故障问题和资源管理效率问题。在Hadoop 1.x版本中，MapReduce的JobTracker承担了作业调度和资源管理两大职责，这导致了系统性能瓶颈和高可用性挑战。而YARN的引入，将资源管理和作业调度分离，使得Hadoop变得更加灵活和可扩展。 在YARN框架中，主要的组件有以下几部分： 1. **ResourceManager (RM)**: RM是整个集群的资源管理器，负责全局的资源分配和监控。它不再负责具体的作业调度，而是专注于节点级别的资源容器(Container)的分配和监控。RM确保各个应用公平地获取资源，并且处理应用的生命周期管理，如启动、监控、停止等。 2. **NodeManager (NM)**: NM是每个节点上的代理，负责维护节点上的资源状态，比如内存、CPU等。NM向RM报告节点资源使用情况，执行RM的指令，如启动或停止Container。 3. **ApplicationMaster (AM)**: AM是每个应用的独立进程，负责具体的作业调度和任务协调。AM与RM交互，申请资源，然后在获取到的Container中启动任务。每个应用可以有自己定制的AM，适应不同的计算模型，比如MapReduce、Spark等。 4. **Container**: Container是YARN中的基本资源单元，包含了CPU、内存等资源的配额。当AM申请资源时，RM会分配Container，AM再将Container分发给NM，由NM在本地启动具体的任务。 5. **Client**: 用户通过Client提交作业到集群，Client与RM交互，获取AM的地址，然后与AM通信，进行作业的提交和监控。 YARN的工作流程如下： 1. 客户端提交作业给RM，同时指定AM的实现。 2. RM为作业分配第一个Container，并在合适的NM上启动AM。 3. AM向RM申请更多Container来运行任务。 4. RM将Container分配给AM，AM将任务分配给Container，并通知NM启动任务。 5. NM在Container中启动任务，任务运行并汇报进度给AM。 6. AM根据任务进度和资源需求，继续向RM申请Container，直到所有任务完成。 7. AM向RM报告作业完成，RM关闭AM和Container。 相比于Hadoop 1.x，YARN提升了系统的资源利用率和可扩展性，减少了JobTracker的负载，使得Hadoop可以支持更多的计算框架。此外，YARN的配置也发生了变化，配置文件位置从`${hadoop_home_dir}/conf`移到了`${hadoop_home_dir}/etc/hadoop/`，启动脚本和环境变量设置也有所调整。 总结来说，YARN是Hadoop的重要进化，通过分离资源管理和作业调度，提高了集群的效率和容错性，为大数据处理提供了更为强大的平台。