"Yarn是Hadoop集群的资源管理系统,旨在改进Hadoop1.x中的MapReduce框架,实现资源管理和任务调度的分离,以支持更多类型的计算应用。Yarn由ResourceManager、ApplicationMaster、Scheduler、Container和NodeManager等关键组件构成,提供统一的集群资源管理和调度。"
在Hadoop 1.x中,MapReduce作业的管理和调度集中在一个单一的JobTracker上,这导致了系统扩展性和效率的问题。随着Hadoop2.0的引入,Yarn(Yet Another Resource Negotiator)成为核心组成部分,它将资源管理和任务调度的功能分离,显著提高了系统的可扩展性和灵活性。
**ResourceManager(RM)** 是Yarn的核心,全局管理集群的资源,包括Scheduler和ApplicationsManager。Scheduler负责根据应用需求公平地分配资源,而ApplicationsManager则处理应用程序的提交、初始化和监控。
**ApplicationMaster(AM)** 每个应用程序都有一个对应的AM,它负责与ResourceManager协商获取资源,然后分配给内部的任务。AM还负责监控应用的执行进度,如果任务失败,它会请求ResourceManager重新启动任务。
**Scheduler** 根据应用的需求,将集群的资源以**Container** 的形式分配出去。Container是一个抽象概念,代表了一个包含CPU、内存、磁盘等资源的单元,确保每个应用在预定的资源限制内运行。Scheduler会尽可能地将任务调度到包含所需数据的节点上,以减少数据传输,提高性能。
**NodeManager(NM)** 是每个节点上的守护进程,负责节点的本地资源管理。NM监控其所在节点的资源使用情况,接收并执行ResourceManager分配的Container任务,同时处理ApplicationMaster的请求,如启动或停止任务。
Yarn的这一设计允许不同的应用程序(如MapReduce、Hive、Hbase、Pig、Spark等)在相同的集群上并行运行,且互不干扰,有效地利用了集群资源。通过这样的架构,Yarn为大数据处理提供了更强大的支撑,不仅提高了集群利用率,还降低了不同应用之间的耦合性。
总结来说,Yarn是Hadoop生态系统中一个至关重要的组件,它通过模块化的架构设计,实现了资源的有效管理和任务的高效调度,为大数据处理带来了更优的性能和更广泛的适用性。