YARN架构详解：资源管理与作业调度分离

YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop项目中的下一代分布式资源管理和调度系统，旨在解决MapReduce在大型集群中面临的单点故障、性能瓶颈以及对新计算框架支持不足的问题。MapReduce中的JobTracker存在明显的局限性，包括集中式架构导致的单点故障风险和资源管理的不灵活性。 YARN的核心设计思想是将JobTracker的功能分解，通过引入一个全局的ResourceManager (RM) 和多个与应用程序相关的ApplicationMaster (AM) 来实现资源管理和作业调度的分离。RM负责整个集群的资源分配，它掌握着所有节点的资源信息，如内存、带宽和CPU核心数，并根据应用程序的需求进行公平和动态的资源调度。AM则代表每个应用程序，负责管理单个应用程序实例的生命周期，包括资源请求、任务调度、失败处理等。 在YARN的工作机制中，用户首先通过客户端提交应用程序到RM，应用程序提交后，AM会向RM注册并申请所需的资源。RM根据申请分配资源后，AM再向NodeManager (NM) 发出启动Container的请求。NM在各个节点上运行，负责容器的实际执行。当Container启动后，NM会向AM报告其状态，如果成功则继续执行任务，如有问题则AM需要重新申请资源。在整个过程中，AM和NM通过心跳机制保持与RM的通信。 4.1 ResourceManager (RM) 作为YARN的核心组件，RM在高可用性方面进行了增强，它运行在专用服务器上，避免了JobTracker的单点故障。RM的职责包括资源分配和回收，确保资源的合理利用，同时提供一个统一的接口供用户提交和管理应用程序。 4.2 ApplicationMaster (AM) AM是YARN中的一个重要角色，每个应用程序都对应一个AM实例。AM不仅负责应用程序实例的初始化和终结，还负责动态调整资源需求，例如在任务执行过程中增加或减少资源。此外，AM还需处理任务失败的情况，确保任务的正确执行和恢复。 YARN的设计允许其他计算框架（如Spark、Flink和Storm）与之集成，提供了更大的灵活性和可扩展性。用户可以直接在YARN平台上提交他们的应用程序，享受到资源管理和调度的一致性，从而简化了运维和开发工作。 总结起来，YARN通过模块化的架构和职责分工，解决了Hadoop MapReduce的痛点，成为现代大数据处理的重要基础设施，为大数据生态系统中的各种计算任务提供了强大而灵活的资源管理和调度能力。