Hadoop-YARN：从单点故障到资源优化的革新

Hadoop-YARN是Hadoop框架在Hadoop 2.0版本中的重大改进，旨在解决MapReduce 1.0中存在的问题。MapReduce 1.0存在几个关键缺陷： 1. 单点故障：原有的JobTracker是中心化的，一旦它发生故障，整个系统就会受到影响，这在分布式环境中是不可接受的。YARN通过引入ResourceManager和NodeManager的分层架构，提高了系统的可靠性。 2. 资源管理和负载过大：JobTracker承担了过多职责，当任务数量增加时，内存消耗巨大，且有上限限制（4000个节点），这导致资源分配效率低下。YARN将资源管理与计算任务分离，使得资源分配更灵活，可以根据实际需求动态调整。 3. 内存溢出问题：原版MapReduce仅关注MapReduce任务的数量，而忽视了CPU和内存的平衡。YARN通过引入更智能的资源分配策略，如按需分配，减少了内存溢出的风险。 4. 资源划分不合理：MapReduce 1.0采用固定大小的slot（如Mapslot和Reduceslot）划分资源，限制了应用程序的灵活性。YARN中的容器（Container）模型更为灵活，可以根据实际需要动态调整每个应用程序占用的资源。 在YARN体系结构中，ResourceManager (RM) 是核心组件之一，它作为全局资源管理者，负责整个系统的资源分配和调度。RM包含调度器和应用程序管理器，其中调度器根据数据位置和策略决定容器的分配，确保计算与数据的紧密配合。容器作为动态资源分配单元，为应用程序提供了更精细的资源控制。 另一个重要组件是ApplicationMaster (AM)，它代表一个应用程序向RM申请资源，然后将这些资源分配给内部的任务，同时负责任务调度、监控和错误恢复。NodeManager则在每个节点上执行资源管理，响应来自RM和AM的命令，确保本地资源的有效利用。 通过这些改变，Hadoop-YARN显著提升了系统的扩展性、资源利用率和稳定性，使得Hadoop能够更好地服务于大规模数据处理和分布式计算场景。同时，YARN的设计也为用户提供了更大的定制空间，允许用户根据业务需求选择合适的调度策略。