Hadoop YARN：分布式集群资源管理系统详解
1. 什么是YARN？
YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Apache Hadoop 生态系统中的资源管理和作业调度系统，最初在 Hadoop 2.0 中引入，取代了 Hadoop 1.0 的 MapReduce 1（MRv1） 架构。它的核心目标是提高集群资源利用率，并支持多种计算框架（如 MapReduce、Spark、Flink 等）在同一个集群上运行。
2. YARN 的核心作用
YARN 的主要职责是：
- 资源管理：统一管理 Hadoop 集群的计算资源（CPU、内存等）。
- 任务调度：协调不同应用程序（如 MapReduce、Spark）的资源分配。
- 多框架支持：允许不同的计算引擎（如批处理、流处理、机器学习）共享集群资源。
3. YARN 的架构
YARN 采用 主从（Master-Slave）架构，主要由以下三个核心组件组成：
(1) ResourceManager（RM）
- 集群资源的总调度者，负责全局资源分配。
- 包含两个子组件：
- Scheduler（调度器）：负责分配资源（不监控任务状态）。
- ApplicationsManager（应用管理器）：负责接收任务提交、启动 ApplicationMaster 等。
(2) NodeManager（NM）
- 每个工作节点（DataNode）上的代理，负责：
- 向 ResourceManager 汇报本节点的资源（CPU、内存）。
- 管理 Container（容器），执行具体的计算任务。
(3) ApplicationMaster（AM）
- 每个应用程序（如 MapReduce、Spark Job）的专属管理者，负责：
- 向 ResourceManager 申请资源。
- 与 NodeManager 协作启动和监控任务（如 Map Task、Reduce Task）。
4. YARN 的工作流程
- 客户端提交任务（如
hadoop jar提交 MapReduce 作业）。 - ResourceManager 分配 ApplicationMaster：
- RM 选择一个 NodeManager 启动 AM。
- ApplicationMaster 申请资源：
- AM 向 RM 申请 Container（计算资源单元）。
- NodeManager 启动任务：
- RM 分配 Container 后，NM 启动具体的 Task（如 Map Task）。
- 任务执行与监控：
- AM 监控任务状态，失败时申请新资源重试。
- 任务完成，释放资源：
- AM 向 RM 注销，释放占用的资源。
5. YARN 的调度器
YARN 支持多种调度策略，常见的有：
| 调度器 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| FIFO Scheduler | 先进先出，简单但资源利用率低 | 测试环境 |
| Capacity Scheduler | 队列划分，保证资源隔离（Hadoop 默认） | 多租户集群 |
| Fair Scheduler | 动态平衡资源，公平共享 | 混合负载（如批处理 + 交互式查询） |
6. YARN 的优势
- 高资源利用率：多个框架共享集群，避免资源浪费。
- 扩展性：支持数千节点的大规模集群。
- 灵活性：不仅支持 MapReduce，还能运行 Spark、Flink、Tez 等。
- 多租户支持：通过队列管理不同团队/任务优先级。
7. YARN 的局限性
- 不适合低延迟任务：默认调度策略对实时计算（如 Storm）支持较弱。
- 资源隔离依赖 Container：若任务异常（如内存泄漏），可能影响整个节点。
- 小文件处理效率低：Hadoop 生态的通病，需结合其他优化手段。
8. YARN 的应用场景
- 批处理计算：MapReduce、Hive 查询
- 交互式分析：Spark SQL、Presto
- 流处理：Flink、Spark Streaming
- 机器学习：TensorFlow on YARN、MLlib
9. 总结
YARN 是 Hadoop 2.0+ 的核心资源管理层，它通过解耦资源管理和任务调度，使 Hadoop 从单一的 MapReduce 计算框架演变为支持多种计算模式的通用大数据平台。尽管后续出现更轻量的资源管理工具（如 Kubernetes），YARN 仍是企业级 Hadoop 生态的基石。
学习建议：掌握 YARN 的架构和调度原理，是深入理解 Hadoop、Spark 等大数据技术的关键一步！
