关于Yarn的学习

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的核心组件包括资源管理器（ResourceManager，RM）、节点管理器（NodeManager，NM）以及应用程序历史服务器（Application History Server，AHS）。资源管理器负责整个集群的资源调度和任务分配，是YARN的主要协调者。节点管理器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。应用程序历史服务器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。 YARN的应用程序运行机制中，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，请求运行应用程序所需的资源容器。一旦获取到资源，应用主会在容器上启动执行应用程序特定的任务。应用程序执行完毕后，应用主会清理资源并告知资源管理器应用程序已经完成。 在资源请求模型方面，YARN支持灵活的资源请求，即客户端可以根据应用程序的需要指定内存和CPU资源。应用程序也可以指定其容器对本地性的要求，例如，优先在存储了HDFS数据块副本的节点上运行，或者在特定机架上运行。YARN通过满足本地性要求来提高数据处理的效率。 YARN的另一个特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应用，如实时数据处理或长时间批处理作业，YARN都可以有效管理。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，从而使得YARN可以支持更多种类的处理框架，如Spark、Tez、Hive等。 构建YARN应用时，开发者可以基于YARN API编写自己的应用主，或者使用已经支持YARN的开源框架。例如，如果开发者想在YARN上运行Spark作业，Spark自身会作为YARN应用来运行，Spark中的驱动程序即相当于YARN中的应用主，负责与资源管理器通信，管理任务的执行。 YARN提供了一个强大的平台，不仅支持传统的批处理作业，还支持对延迟敏感的交互式查询、实时计算等新型数据处理应用，使得Hadoop生态系统更加丰富多彩。随着Hadoop的不断发展，YARN也在持续进化，增加新功能以适应日新月异的数据处理需求。