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大数据管理与监控：Cloudera Manager：YARN 资源管理与

调度

1 大数据基础概念

1.1 大数据生态系统简介

大数据生态系统是指一系列用于处理、存储和分析大规模数据集的工具和

技术集合。这些工具和技术旨在解决传统数据处理方法无法有效处理的海量数

据问题。大数据生态系统的核心组件包括 Hadoop、Spark、Hive、HBase、Kafka

等，它们各自承担着数据处理的不同角色，共同构建了一个高效、可扩展的数

据处理平台。

1.1.1 Hadoop

Hadoop 是一个开源框架，用于分布式存储和处理大规模数据集。它由

Hadoop 分布式文件系统（HDFS）和 MapReduce 计算框架组成。HDFS 提供高容

错性的数据存储，而 MapReduce 则是一种分布式计算模型，用于处理存储在

HDFS 上的大规模数据。

1.1.2 YARN

随着 Hadoop 的发展，YARN（Yet Another Resource Negotiator）被引入以解

决 MapReduce 在资源管理和任务调度上的局限性。YARN 不仅为 MapReduce 提

供资源管理，还为其他计算框架如 Spark 和 Flink 提供了一个统一的资源调度平

台。

1.2 Hadoop 与 YARN 的关系

Hadoop 最初版本中，MapReduce 既是计算框架也是资源管理器。然而，这

种设计限制了 Hadoop 集群的资源利用率和任务调度的灵活性。为了解决这些

问题，Hadoop 2.0 引入了 YARN，将资源管理和计算框架分离，使得 Hadoop 集

群可以支持多种计算框架，提高了资源的利用率和任务的调度效率。

在 Hadoop 2.0 中，YARN 负责集群资源的管理和分配，而 MapReduce 则变

成了 YARN 上运行的一个应用程序。这种设计使得 Hadoop 集群能够更加灵活地

支持不同的数据处理需求，如批处理、流处理和交互式查询。

1.3 YARN 架构解析

YARN 的架构设计围绕着资源管理和任务调度，主要包括以下几个核心组件：

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1.3.1 ResourceManager

ResourceManager 是 YARN 集群的主节点，负责整个集群的资源管理和任务

调度。它包含两个主要的组件：Scheduler 和 ApplicationManager。

� Scheduler：负责将集群的资源分配给不同的应用程序。它根据资

源需求和可用性，将资源分配给各个应用程序的 Task。

� ApplicationManager：负责接收来自客户端的作业提交请求，为作

业分配资源，并监控作业的执行状态。它还负责启动和停止应用程序的

容器。

1.3.2 NodeManager

NodeManager 是 YARN 集群中的工作节点，负责管理节点上的资源（如

CPU、内存）和执行由 ResourceManager 分配的任务。它与 ResourceManager 通

信，报告节点的资源使用情况，并接收任务执行的指令。

1.3.3 Container

Container 是 YARN 中资源分配的基本单位。它是一个虚拟的资源容器，包

含一定数量的 CPU 和内存资源。NodeManager 负责在 Container 中执行任务，

并监控其资源使用情况。

1.3.4 应用程序框架

应用程序框架是运行在 YARN 之上的具体计算框架，如 MapReduce、Spark

或 Flink。每个框架都有自己的应用程序 Master，负责与 ResourceManager 通信，

请求资源，并协调在各个 NodeManager 上的任务执行。

1.3.5 示例：YARN 上的 MapReduce 作业提交

#

提交

MapReduce

作业到

YARN

hadoop jar myjob.jar com.mycompany.MyMapper com.mycompany.MyReducer input /output

在这个示例中，myjob.jar 是包含 Mapper 和 Reducer 类的 JAR 文件，

com.mycompany.MyMapper 和 com.mycompany.MyReducer 分别是 Mapper 和

Reducer 的类名。input 是 HDFS 上的输入数据目录，/output 是输出数据的目录。

1.3.6 示例：YARN 上的 Spark 作业提交

#

提交

Spark

作业到

YARN

spark-submit --class com.mycompany.MySparkApp --master yarn --deploy-mode cluster myapp.j

ar

在这个示例中，myapp.jar 是包含 Spark 应用程序的 JAR 文件，

com.mycompany.MySparkApp 是应用程序的主类。--master yarn 指定了作业运行

在 YARN 上，--deploy-mode cluster 表示 Spark 应用程序将在集群模式下运行。

通过以上介绍，我们了解了大数据生态系统的基本概念，Hadoop 与 YARN

的关系，以及 YARN 的架构设计。YARN 作为 Hadoop 2.0 的核心组件，不仅提高

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