YARN：Hadoop 2.0的集群资源管理器详解

Hadoop-YARN是Apache Hadoop在2.0版本中引入的一个关键组件，它作为下一代分布式计算资源管理器，用于取代原有的JobTracker。YARN全称为Yet Another Resource Negotiator，其主要目标是提高系统的可扩展性和灵活性，支持多种应用程序框架在同一集群上并行运行。 ### 一、Hadoop YARN简介 YARN的设计理念是将资源管理与应用程序调度分离，使得系统不再局限于MapReduce，而是能够支持包括但不限于流处理、批处理在内的多种计算模型。它通过Resource Manager（RM）来集中管理和分配整个集群的计算、存储资源，而各个节点上的Node Manager（NM）负责管理本节点的资源以及执行Container任务。 ### 二、YARN架构 #### 1. ResourceManager (RM) Resource Manager是YARN的核心组件，它负责整个集群资源的全局视图和决策。RM接收用户的作业提交请求，并根据作业的需求分配资源。它维护一个资源池，包含可用的计算和存储资源，并负责协调节点之间的资源分配。 #### 2. NodeManager (NM) Node Manager是运行在每个节点上的进程，它负责管理该节点的资源以及运行在该节点上的Containers。Node Manager定期向RM汇报节点的资源使用情况，并接收来自RM的Container启动和停止指令。 #### 3. ApplicationMaster (AM) 每个作业在YARN上运行时，都会有一个ApplicationMaster实例，它与RM通信，申请所需的资源并监控容器的运行状态。一旦资源分配到位，AM会在适当的Node Manager上启动和管理多个Containers，执行应用程序的逻辑。 #### 4. Container Container是YARN中的基本执行单元，它是分配给应用程序的最小资源单位，可以被动态调整大小以满足不同任务的资源需求。每个Container有自己的生命周期，可以在不同的Node Manager之间移动，以实现负载均衡和资源利用率最大化。 ### 三、YARN工作原理简述 YARN的工作流程主要包括：用户提交作业、作业调度、资源分配和任务执行。首先，用户通过客户端提交作业，作业会包含应用程序的元数据和资源需求。RM分析后，决定如何分配资源并启动相应的ApplicationMaster。AM负责与RM和NM通信，申请资源并管理任务的执行。 ### 四、YARN工作原理详述 详细来说，当一个作业提交后，RM会创建一个ApplicationMaster实例，然后根据资源可用性将其分发到合适的Node Manager。AM向RM注册并开始请求资源，一旦资源被分配，便在Node Manager上启动Containers。作业在Container内执行，完成后，AM通知RM，资源被释放，等待下一个作业。 ### 五、提交作业到YARN上运行 为了在YARN上运行作业，开发者需要编写一个YARN应用程序接口（YARN Client API）的应用程序，该程序会被封装成一个JAR包，然后提交到YARN的ResourceManager。提交时需要提供作业名称、资源配置请求等信息，YARN会基于这些信息进行调度和执行。 总结来说，Hadoop YARN提供了一个模块化的、可扩展的资源管理平台，使得大规模分布式计算更易于管理和优化，从而支持了多种计算模式在同一个集群上高效协同运行。