YARN调度

深入解析 Hadoop YARN 的工作原理，涵盖其资源调度机制，揭示其核心原理。

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。

YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop项目的一个子项目，提高大数据框架中的资源分配和作业调度效率。YARN的核心组件包括资源管理器、节点管理器和应用程序历史服务器，负责资源和作业管理。当前的YARN调度机制通常按提交顺序分配资源，未能有效区分作业的紧急度，这在需要快速响应的场景中显得不足。 为此，提出了一种基于YARN的高优先级作业调度方案，通过修改原有调度策略，引入一个自定义的高优先级队列，使高优先级作业能优先获得资源。这种机制在资源有限的情况下确保高优先级作业的快速执行。 在新方案中，作业的资源分配不再单纯依据提交顺序，而是按照优先级进行，从而显著提升高优先级作业的执行效率，减少低优先级作业的干扰。实验结果显示，高优先级作业的执行效率显著提高，验证了该方案的有效性。

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。

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。

深入解析 Hadoop YARN 架构设计与实现原理。

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。

Yarn 及 Hadoop 优化