YARN架构

深入解析 Hadoop YARN 架构设计与实现原理。

深入分析YARN架构设计原理 掌握YARN实现机制，提升技术能力

深入解析Hadoop Yarn：架构与实践 Hadoop Yarn作为Hadoop生态系统中的资源管理核心，负责集群资源的统一管理和调度。其架构主要包含ResourceManager、NodeManager和ApplicationMaster三个核心组件。 ResourceManager (RM): 负责整个集群资源的管理和分配，接收来自各个节点的资源汇报信息，并根据应用程序的请求分配资源。 NodeManager (NM): 负责单个节点上的资源管理和任务执行，定期向RM汇报节点的资源使用情况，并根据RM的指令启动和监控Container。 ApplicationMaster (AM): 负责应用程序的执行，与RM协商资源，并与NM合作执行和监控任务。 Yarn的应用非常广泛，支持多种计算框架，例如MapReduce、Spark、Flink等，为大数据处理提供了高效的资源管理和调度平台。 在使用Yarn时，需要考虑以下几个方面： 资源配置: 根据应用程序的需求，合理配置Yarn的资源参数，例如内存、CPU等。 任务调度: 选择合适的调度策略，例如FIFO、Capacity Scheduler、Fair Scheduler等，以满足不同应用的需求。 监控和管理: 利用Yarn提供的监控工具，实时监控集群和应用程序的运行状态，并进行必要的管理操作。 通过深入理解Yarn的架构和应用，可以更好地利用其强大的资源管理能力，为大数据处理提供高效稳定的运行环境。

《Hadoop技术内幕：深入Yarn架构设计与实现原理》这本书详细研究了Hadoop生态系统中的核心组件YARN（Yet Another Resource Negotiator）。YARN作为Hadoop 2.x版本的重要改进，专注于解决早期Hadoop MapReduce的资源管理和调度问题，为大数据处理提供了更为灵活、高效和可扩展的平台。YARN的核心理念是将数据计算和资源管理分离，使得Hadoop能够支持更多种类的应用程序，如Spark、Tez等。YARN架构包括Resource Manager（RM）、Node Manager（NM）和Application Master（AM），通过合理分配资源和管理应用程序的执行来提高系统的并行性和资源利用率。YARN的优势包括资源隔离和高度可扩展。

这本书详细解析了Hadoop的源码，从深入的角度揭示了Hadoop底层运作机制，对学习和理解Hadoop具有重要帮助。技术专家们可以通过本书深入了解Hadoop技术的内部机制。

本书通过详细解析，帮助读者深入理解YARN的架构设计与实现原理，内容充实且深入浅出。

Hadoop YARN（又称另一种资源协调器）是一个通用资源管理系统。它为集群提供统一的资源管理和调度，提高了利用率和资源统一管理能力。

背景 YARN框架 YARN工作流程 对比分析 YARN功能

Yarn 工作流程图解 这张流程图详细展示了 Yarn 处理应用程序请求的步骤： 客户端提交应用程序： 用户向 Yarn 资源管理器提交应用程序，请求分配资源。 资源管理器接收请求： 资源管理器接收应用程序请求，并为其分配一个 Application Master。 启动 Application Master： 资源管理器在一个节点上启动 Application Master 容器。 Application Master 请求资源： Application Master 向资源管理器申请运行任务所需的资源（容器）。 资源管理器分配资源： 资源管理器根据资源情况和调度策略，为 Application Master 分配资源。 Application Master 启动任务： Application Master 在分配的容器中启动任务。 任务运行： 任务在容器中执行用户代码，并与 Application Master 通信汇报进度和状态。 任务完成： 任务完成后，Application Master 向资源管理器注销，释放资源。

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。