YARN架构与作业调度：解决MapReduce痛点

YARN（Yet Another Resource Negotiator），是Hadoop生态系统中的一个重要改进，针对MapReduce存在的问题提出了全新的解决方案。这些问题主要包括JobTracker的单点故障风险、巨大的访问压力导致系统扩展性受限，以及对非MapReduce计算框架如Storm、Spark和Flink的支持不足。YARN的核心目标是将资源管理和作业调度功能从JobTracker中剥离，以实现更好的可扩展性和灵活性。 YARN的设计基于一个通用的资源管理系统，其架构包括以下关键组件： 1. **ResourceManager (RM)**: RM是全局的资源管理器，运行在一个独立的服务器上，负责整个集群的资源分配和回收。它集中管理内存、带宽和内核等核心资源，确保它们公平地分配给各个应用程序。 2. **NodeManager (NM)**: 每个节点上都有一个NodeManager，它是RM的代理，负责在本地执行和管理ApplicationMaster（AM）提交的Container。当用户提交应用程序时，RM会与NM协作来启动Container，并监控其状态。 3. **ApplicationMaster (AM)**: AM是每个应用程序的管理者，负责一个应用程序实例的生命周期管理。它负责动态调整资源需求，协调作业执行流程，并与RM保持心跳，报告Container的状态。 4. **Container**: 是YARN中的基本执行单元，由AM在NodeManager上启动并运行。一个应用程序可以包含多个Container，它们共享集群资源并执行特定任务。 用户通过客户端提交应用程序，YARN平台作为中介，提供资源和服务，使得用户可以直接与平台交互，而无需关心底层的资源管理和调度细节。这种设计极大地提高了系统的可用性和性能，使得YARN能够支持多种计算框架，并简化了开发者的使用体验。 YARN的引入是对Hadoop MapReduce架构的重大革新，它解决了旧体系中的局限性，促进了大数据处理的更高效和灵活的部署。通过分离资源管理和作业调度，YARN为Hadoop生态系统的进一步扩展和优化奠定了坚实的基础。