YARN架构升级：解决资源调度问题与多框架集成

YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop生态系统中的一个重要组件，它在Hadoop 2.0版本中被引入，作为对Hadoop MapReduce 1.0的替代方案，旨在解决其扩展性、单点故障和资源管理问题。YARN的核心目标是提高系统资源利用率，降低运维成本，并支持多种计算框架的部署和协同工作。 1. YARN产生背景： - MapReduce 1.0存在的问题：由于其架构限制，MapReduce 1.0在扩展性上存在瓶颈，JobTracker作为关键组件容易成为单点故障，且难以适应除MapReduce之外的其他计算需求，如实时计算（如Storm）和内存计算（如Spark）。 - 高运维成本和数据共享挑战：在传统的“一个框架一个集群”模式下，需要大量管理员维护不同框架的集群，导致运维复杂性和成本上升。数据共享困难，随着数据量的增长，跨集群的数据移动效率低下且硬件成本高昂。YARN的设计旨在通过资源共享和统一管理来解决这些问题。 2. YARN基本构成与资源调度： - YARN的基本架构包括两个主要组件：ResourceManager (RM) 和 NodeManager (NM)。 - ResourceManager是整个系统的资源管理中枢，负责集群的全局资源管理和调度，它接收客户端请求，启动和监控ApplicationMaster（AM），监控NodeManager的状态，并进行资源分配。 - NodeManager则在每个节点上运行，负责本地资源管理和执行来自RM的任务。它处理来自RM的命令，以及来自AM的命令，确保任务的正确执行。 3. YARN上的计算框架： - YARN通过抽象出统一的资源调度接口，使得不同的计算框架（如MapReduce、Storm、Spark等）能够在同一平台上运行。这促进了数据共享和计算框架的兼容性，降低了开发和部署复杂度。 4. MapReduce与YARN的关系： - 在YARN中，MapReduce被设计为一个典型的应用，通过与YARN的集成，MR应用的生命周期由ApplicationMaster控制，而TaskTracker的角色被NodeManager取代，实现了更好的资源管理和性能优化。 总结： YARN的出现是对Hadoop生态系统的一次重大升级，通过引入ResourceManager和NodeManager，解决了MapReduce的局限性，提升了系统的稳定性和扩展性。它通过统一的资源调度机制，实现了多种计算框架的高效协作，降低了运维成本，并优化了数据共享，从而为大数据处理提供了更灵活、健壮和可扩展的基础设施。