YARN
概述
YARN (Yet Another Resource Negotiator) 是 Apache Hadoop 项目中的一个重要组成部分，是下一代 Hadoop 的资源管理系统。它将资源管理和作业调度/监控功能从 MapReduce 1.0 中分离出来，使得 Hadoop 能够支持更多类型的计算框架，例如 Spark、Storm、Flink 等。YARN 的设计目标是提高 Hadoop 的集群资源利用率、扩展性以及支持多种计算模型的能力。
在传统的 MapReduce 1.0 架构中，ResourceManager 和 JobTracker 承担了集群资源管理和作业调度的双重职责。这种架构的缺点在于，JobTracker 容易成为瓶颈，并且难以支持非 MapReduce 的计算框架。YARN 通过将 ResourceManager 负责资源管理，ApplicationMaster 负责作业调度和监控，从而解决了这些问题。ResourceManager 负责分配集群资源，而 ApplicationMaster 则负责将资源分配给具体的应用程序，并监控应用程序的运行状态。
YARN 的核心概念包括：ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster、Container 和 Application。ResourceManager 是整个集群的资源管理者，负责接收来自应用程序的资源请求，并根据集群的资源情况进行分配。NodeManager 运行在每个节点上，负责管理节点上的资源，并执行 ResourceManager 分配的任务。ApplicationMaster 是每个应用程序的管理者，负责与 ResourceManager 协商资源，并将任务分配给 Container 执行。Container 是 YARN 中资源分配的基本单位，它封装了 CPU、内存、磁盘、网络带宽等资源。Application 代表一个用户提交的作业，例如一个 MapReduce 作业或一个 Spark 作业。
Hadoop 的演进离不开 YARN 的发展，它是 Hadoop 迈向通用数据处理平台的重要一步。YARN 的出现使得 Hadoop 不再局限于批处理任务，而是可以支持实时流处理、交互式查询等多种类型的计算任务。
主要特点
YARN 具有以下主要特点：
- **资源抽象化：** YARN 将集群资源抽象为 Container，使得不同类型的应用程序可以共享集群资源。
- **多租户支持：** YARN 支持多个应用程序同时运行在同一个集群上，每个应用程序可以获得独立的资源配额。
- **可扩展性：** YARN 的架构设计具有良好的可扩展性，可以轻松地扩展到数千个节点的大规模集群。
- **支持多种计算框架：** YARN 可以支持 MapReduce、Spark、Storm、Flink 等多种计算框架。
- **灵活的资源分配：** YARN 允许用户自定义资源分配策略，例如优先级、公平调度等。
- **容错性：** YARN 具有良好的容错性，可以自动恢复失败的任务。
- **Web UI：** YARN 提供了 Web UI 界面，方便用户监控集群状态和管理应用程序。
- **插件化架构：** YARN 采用插件化架构，方便用户扩展 YARN 的功能。
- **与 Hadoop 组件的集成：** YARN 与 HDFS、MapReduce 等 Hadoop 组件紧密集成。
- **中央化资源管理：** ResourceManager 提供中央化的资源管理，优化资源利用率。
使用方法
使用 YARN 的基本步骤如下：
1. **配置 YARN：** 首先需要配置 YARN 的相关参数，例如 ResourceManager 的地址、NodeManager 的地址、Container 的大小等。这些配置通常在 `yarn-site.xml` 文件中进行设置。YARN 配置 2. **启动 YARN：** 启动 ResourceManager 和 NodeManager 进程。可以使用 `start-yarn.sh` 脚本启动 YARN 集群。 3. **提交应用程序：** 使用相应的客户端工具提交应用程序。例如，可以使用 `hadoop jar` 命令提交 MapReduce 作业，或者使用 `spark-submit` 命令提交 Spark 作业。 4. **监控应用程序：** 使用 YARN 的 Web UI 界面监控应用程序的运行状态。YARN Web UI 5. **查看日志：** 查看应用程序的日志，以便诊断问题。日志文件通常存储在 NodeManager 节点的本地磁盘上。YARN 日志
以下是一个使用 Hadoop 提交 MapReduce 作业的示例：
```bash hadoop jar my-mapreduce-app.jar WordCount input_dir output_dir ```
这个命令会将 `my-mapreduce-app.jar` 文件提交到 YARN 集群，并启动一个 MapReduce 作业来处理 `input_dir` 目录中的数据，并将结果存储到 `output_dir` 目录中。
YARN 还提供了命令行工具 `yarn`，可以用于管理 YARN 集群和应用程序。例如，可以使用 `yarn application -list` 命令查看正在运行的应用程序列表，或者使用 `yarn node -list` 命令查看集群中的节点列表。YARN 命令行工具
相关策略
YARN 提供了多种资源分配策略，例如：
- **FIFO Scheduler：** 按照提交作业的顺序依次分配资源。
- **Capacity Scheduler：** 将集群资源划分为多个队列，每个队列可以分配一定的资源配额。
- **Fair Scheduler：** 根据用户的优先级和资源需求，公平地分配资源。
Capacity Scheduler 和 Fair Scheduler 是 YARN 中常用的资源分配策略。Capacity Scheduler 适用于对资源进行静态分配的场景，例如生产环境。Fair Scheduler 适用于对资源进行动态分配的场景，例如测试环境。YARN 调度器
以下是一个表格，比较了 FIFO Scheduler、Capacity Scheduler 和 Fair Scheduler 的特点：
| 调度器 | 资源分配方式 | 适用场景 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|---|
| FIFO Scheduler | 按照提交顺序 | 简单任务 | 简单易用 | 资源利用率低，不公平 |
| Capacity Scheduler | 静态配额 | 生产环境 | 资源利用率高，可配置 | 配置复杂，不灵活 |
| Fair Scheduler | 动态分配 | 测试环境 | 资源利用率高，公平 | 配置复杂，性能开销大 |
与其他资源管理系统相比，YARN 具有以下优势：
- **与 Hadoop 的紧密集成：** YARN 与 Hadoop 的其他组件紧密集成，可以充分利用 Hadoop 的生态系统。
- **支持多种计算框架：** YARN 可以支持 MapReduce、Spark、Storm、Flink 等多种计算框架，使得 Hadoop 能够支持更多类型的计算任务。
- **可扩展性：** YARN 的架构设计具有良好的可扩展性，可以轻松地扩展到数千个节点的大规模集群。
- **灵活性：** YARN 允许用户自定义资源分配策略，满足不同的应用需求。
YARN 的发展方向包括：
- **提升资源利用率：** 通过优化资源分配算法和调度策略，进一步提高集群的资源利用率。
- **降低延迟：** 通过优化任务调度和执行流程，降低应用程序的延迟。
- **增强安全性：** 通过加强身份认证和权限管理，增强 YARN 的安全性。
- **支持更多计算框架：** 扩展 YARN 对更多计算框架的支持。
- **与云平台的集成：** 与 Amazon Web Services、Google Cloud Platform、Microsoft Azure 等云平台集成，提供更灵活的资源管理和计算服务。
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