Hadoop YARN 框架及其资源调度机制

YARN是Hadoop 2.0中引入的一个子项目，它对Hadoop集群管理系统进行了重大的架构改进，解决了Hadoop 1.0中的一些关键问题，尤其是在扩展性和资源管理方面。YARN的主要功能是资源管理和作业调度/监视，它允许不同的数据处理框架共享同一个Hadoop集群资源。 YARN的核心组件包括：1. 资源管理器（ResourceManager，RM）：负责整个集群的资源调度和任务分配，是YARN的主要协调者。2. 节点管理器（NodeManager，NM）：运行在集群中的每个节点上，负责监视和管理该节点上的资源（如内存、CPU、磁盘、网络），并处理来自资源管理器的命令。3. 应用程序历史服务器（Application History Server，AHS）：用于存储应用程序运行历史信息，以便事后分析和故障排查。 在应用程序的运行机制中，客户端首先提交应用程序给资源管理器，后者会启动一个应用主（ApplicationMaster）来负责该应用程序的生命周期管理。应用主与资源管理器通信，申请运行所需的资源容器。一旦获取资源，应用主会在容器上启动任务，并在任务执行完毕后清理资源。 YARN支持灵活的资源请求，客户端可以根据应用程序的需要指定内存和CPU资源，甚至指定容器的本地性要求，如优先在存储HDFS数据块副本的节点上运行，或者在特定机架上运行。这些功能大大提高了数据处理的效率。 YARN的另一个亮点是对应用程序生命周期的管理，从短暂的几秒钟到长时间运行的作业，如实时数据处理或长时间批处理作业，都能得到有效管理。应用主在运行过程中可以根据需要动态申请或释放资源，这为YARN带来了更高的灵活性和资源利用率。 与传统的MapReduce框架相比，YARN在资源管理方面做出了革命性改变。在MapReduce 1.0中，作业跟踪器（JobTracker）承担了资源调度和任务监控的双重角色，随着集群规模的扩大，JobTracker成为了瓶颈，限制了系统的可扩展性。而在YARN中，资源调度和任务监控的功能被分离，前者由资源管理器负责，后者由应用主负责，使得YARN可以支持更多种类的处理框架，如Spark、Tez、Hive等。

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Yarn 的内存分配与管理涉及 ResourceManage、ApplicationMaster 和 NodeManager 三个核心组件，优化策略也围绕着这些组件展开。Container 作为运行 MapReduce 任务的容器，在 Yarn 的资源管理中扮演着重要角色，其内部机制值得深入探究。

YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop 2.0中重要的资源管理系统，YARN的工作机制在于将资源管理与任务调度分离，使得Hadoop的计算框架能够支持不同的应用程序。YARN的架构主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container组成。 ResourceManager：负责整个集群的资源管理与分配，它接受应用程序提交的资源请求并进行资源的协调和分配。ResourceManager中有两个关键组件：- Scheduler：仅负责资源分配，而不负责监控应用程序的状态和进程。- ApplicationManager：负责应用程序的启动和生命周期管理。 NodeManager：NodeManager是每个节点上运行的代理程序，负责管理单个节点的资源，并监控每个Container的资源使用情况。它定期向ResourceManager发送心跳报告。 ApplicationMaster：每个应用程序会拥有一个ApplicationMaster，它负责管理该应用程序的生命周期，分配资源并与NodeManager协调任务的执行。 Container：Container是YARN中的最小资源分配单位，YARN的工作机制中，任务被打包成多个Container，由NodeManager分配至集群中的各节点并执行。 YARN的工作机制流程：1. 用户向ResourceManager提交应用。2. ResourceManager分配一个Container用于启动ApplicationMaster。3. ApplicationMaster向ResourceManager申请任务所需资源。4. ResourceManager将资源分配给ApplicationMaster。5. ApplicationMaster协调NodeManager在Container中执行任务。6. NodeManager监控Container的资源使用情况，保证任务顺利执行。

详细解析了YARN框架，对其实现代码进行了深入分析。

深入解析 Hadoop YARN 架构设计与实现原理。

Hadoop YARN权威指南 本书由默西 (Arun C. Murthy) 撰写，机械工业出版社于2015年3月出版。这本书深入浅出地讲解了Hadoop YARN的核心概念、架构和应用。 本书共242页，内容涵盖YARN的基础知识、资源管理、应用程序生命周期管理等方面，并结合实际案例进行讲解，帮助读者更好地理解和应用YARN。

Yarn 及 Hadoop 优化

YARN，全称为Yet Another Resource Negotiator，是Apache Hadoop的资源管理器。它负责集群资源的管理与调度，支持多种应用程序同时运行，包括MapReduce、Spark等。YARN的核心组件包括资源管理器和应用程序管理器，通过节点管理器实现资源的监控与分配。其调度程序支持多级调度，优化集群资源的利用效率，使得大数据处理更为高效。