YARN架构深度解析与实现原理

YARN（Yet Another Resource Negotiator），即另一种资源协调者，是Apache Hadoop的一个子项目，主要用于解决Hadoop 1.0版本中的资源管理和任务调度不足的问题。YARN是Hadoop 2.0中的核心组件，为Hadoop提供了一个可扩展、可移植的资源管理平台，使得Hadoop可以运行非MapReduce任务，比如Spark、Tez等，同时YARN也为Hadoop带来了更好的资源利用率和更高的容错性。 1. YARN架构设计 YARN的主要设计思想是将资源管理和作业调度/监控分离开来，以此提供一个更为通用和灵活的资源管理平台。YARN的主要组件包括： - 资源管理器（ResourceManager, RM）：YARN的核心组件，负责整个系统的资源管理和分配，它包含两个主要的子组件，调度器（Scheduler）和应用程序管理器（ApplicationManager）。 - 节点管理器（NodeManager, NM）：每个节点上的代理，负责管理该节点上的资源，监控容器（Container）的资源使用情况，并且向资源管理器报告资源的使用情况和节点的健康状况。 - 容器（Container）：容器是YARN中的资源抽象，包括了一定量的资源，如内存、CPU、磁盘、网络等，应用程序可以在容器内运行。 - 应用程序历史服务器（Application History Server, AHS）：存储和管理应用程序的历史信息，它使得用户能够查询和检查已提交应用程序的状态和历史信息。 2. YARN的工作流程 当用户提交一个作业到YARN时，大致的工作流程如下： 1. 客户端向资源管理器提交应用程序，并包含运行应用程序所需的资源，如可执行文件和依赖文件等。 2. 应用程序管理器负责接收这个提交，并启动一个容器，启动运行在该容器内的ApplicationMaster。 3. ApplicationMaster负责和资源管理器协商资源，启动作业所必需的容器，并监控各个容器的执行状态。 4. ApplicationMaster根据作业的类型，向资源管理器请求资源容器。 5. 节点管理器负责在它所管理的节点上启动和监控容器，并将容器的资源使用情况报告给资源管理器。 6. 应用程序运行完成后，ApplicationMaster会通知资源管理器该应用程序执行结束，并释放资源。 3. YARN的调度器 YARN支持多种调度器，其中最著名的是FIFO调度器、容量调度器（Capacity Scheduler）和公平调度器（Fair Scheduler）。调度器决定了如何在多个应用程序之间分配资源。容量调度器主要用于大型集群的多租户环境，确保资源按容量进行分配；公平调度器则旨在确保所有运行的应用程序都能公平地获得资源。 4. YARN的优势 YARN相比Hadoop 1.0的JobTracker和TaskTracker设计，具有以下几个优势： - 可扩展性：YARN设计了更轻量级的资源管理器，它不直接管理任务，因此可以更好地扩展到更大的集群。 - 资源利用率：YARN可以更有效地分配资源，避免资源浪费，并允许多个计算框架共享同一资源池。 - 多租户支持：YARN允许多个应用程序并行运行在同一个集群上，支持不同用户或团队共享集群资源，同时保证了资源的有效分配和隔离。 - 容错性：YARN的节点管理器和资源管理器都是高可用设计，可以通过主备切换来避免单点故障。 5. YARN的应用场景 YARN作为Hadoop生态系统的核心组件，已经成为大数据处理的事实标准之一。它支持多种计算框架，包括但不限于： - MapReduce：传统的Hadoop计算框架，适用于批处理大规模数据集。 - Spark：一种基于内存的大数据处理框架，适合于迭代计算和交互式查询。 - Tez：基于YARN的执行引擎，允许复杂的有向无环图（DAG）的作业高效执行。 - HBase：一种非关系型分布式数据库，运行在YARN上可以提供更好的资源管理和调度。 - Hive：一个数据仓库工具，可以在YARN上运行更高效的SQL-like查询。 YARN正随着Apache Hadoop的不断演进而发展，它不仅仅是一个资源管理系统，而是一个能够适应未来大数据处理需求的平台。随着技术的进步，YARN将继续推动大数据技术的发展和创新。