Hadoop YARN

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  1. Hadoop YARN

Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 2.0 引入的一个关键组件，它将 Hadoop 的资源管理和任务调度/监控功能从 MapReduce 1.0 中分离出来。 这种架构上的改变极大地提升了 Hadoop 的灵活性和可扩展性，使其能够支持更多的计算框架，而不仅仅是 MapReduce。 想象一下，就像一个繁忙的城市交通系统，YARN 负责调度各种交通工具（任务）在道路（集群资源）上行驶，确保高效、有序的运作。

    1. 1. YARN 的诞生：MapReduce 1.0 的局限性

在 Hadoop 1.0 中，MapReduce 框架承担了资源管理和任务调度的双重职责。 这种架构存在几个明显的局限性：

  • **单一框架限制:** MapReduce 框架本身限制了 Hadoop 只能运行 MapReduce 任务。 其他计算框架，如 Spark、Flink、Tez 等，无法直接利用 Hadoop 的分布式存储（HDFS）和集群资源。
  • **资源利用率低:** MapReduce 的任务调度策略较为简单，无法根据任务的实际需求动态调整资源分配，导致资源利用率低下。
  • **扩展性差:** 随着集群规模的增大，MapReduce 框架的扩展性受到限制，难以应对大规模数据处理的需求。
  • **缺乏灵活性:** 难以支持不同类型的应用程序和 workload。

为了克服这些局限性，Hadoop 2.0 引入了 YARN，实现了资源管理和任务调度的分离。

    1. 2. YARN 的核心组件

YARN 架构主要由以下几个核心组件构成：

  • **ResourceManager (RM):** YARN 集群的中央管理系统，负责整个集群的资源管理和调度。 它将集群资源抽象成一个个资源容器，并根据应用程序的需求分配资源。ResourceManager 运行在一个 JVM 进程中，监控整个集群的状态，并与 NodeManager 通信。
  • **NodeManager (NM):** 运行在集群的每个节点上，负责管理该节点的资源，并执行 ResourceManager 分配的任务。 NodeManager 监控节点上的资源使用情况，并向 ResourceManager 汇报。
  • **ApplicationMaster (AM):** 每个应用程序的管理者，负责与 ResourceManager 协商资源，并将任务分解成更小的任务单元，并提交给 NodeManager 执行。ApplicationMaster 运行在一个 JVM 进程中，负责应用程序的生命周期管理。
  • **Container:** YARN 中资源分配的基本单位，它封装了一定数量的 CPU、内存、磁盘和网络带宽等资源。 应用程序的任务在 Container 中运行。
  • **Client:** 用户提交应用程序的入口，负责与 ResourceManager 交互，提交应用程序并监控其状态。
YARN的核心组件
组件 描述 职责 ResourceManager (RM) 集群资源管理器 资源管理、调度、监控 NodeManager (NM) 节点资源管理器 资源管理、任务执行、状态汇报 ApplicationMaster (AM) 应用程序管理者 资源协商、任务分解、生命周期管理 Container 资源分配单位 封装资源、执行任务 Client 应用程序提交入口 提交应用程序、监控状态
    1. 3. YARN 的工作流程

YARN 的工作流程大致如下：

1. **客户端提交应用程序:** 用户通过 Client 向 ResourceManager 提交应用程序。 2. **ResourceManager 分配 ApplicationMaster:** ResourceManager 为应用程序分配一个 ApplicationMaster，并启动该 ApplicationMaster。 3. **ApplicationMaster 申请资源:** ApplicationMaster 向 ResourceManager 申请资源（Container）。 4. **ResourceManager 分配 Container:** ResourceManager 根据集群资源情况，将 Container 分配给 ApplicationMaster。 5. **ApplicationMaster 启动任务:** ApplicationMaster 在分配的 Container 中启动任务。 6. **NodeManager 执行任务:** NodeManager 负责执行 ApplicationMaster 分配的任务。 7. **任务完成并汇报状态:** 任务完成后，将结果汇报给 ApplicationMaster，ApplicationMaster 再将结果汇报给 ResourceManager。 8. **ResourceManager 释放资源:** 应用程序完成运行后，ResourceManager 释放所有分配的资源。

    1. 4. YARN 的调度器

YARN 提供了多种调度器，用于根据不同的策略分配集群资源。 常见的调度器包括：

  • **FIFO Scheduler:** 按照应用程序提交的顺序依次分配资源。
  • **Capacity Scheduler:** 预先为队列分配一定的资源容量，然后按照队列的优先级和应用程序的优先级分配资源。 这种调度器常用于多用户共享集群的场景。
  • **Fair Scheduler:** 根据应用程序的需求动态调整资源分配，保证每个应用程序都能获得公平的资源份额。

选择合适的调度器对于提高集群的资源利用率和保证应用程序的性能至关重要。

    1. 5. YARN 与 MapReduce 2.0

MapReduce 2.0 (MRv2) 是基于 YARN 构建的。 在 MRv2 中，MapReduce 任务不再由 JobTracker 和 TaskTracker 直接管理，而是通过 YARN 的 ResourceManager 和 NodeManager 进行资源管理和任务调度。

MRv2 的 ApplicationMaster 负责将 MapReduce 任务分解成 Map 和 Reduce 任务，并将这些任务提交给 YARN 的 ResourceManager 进行调度。 ResourceManager 将任务分配给 NodeManager，NodeManager 在 Container 中执行这些任务。

    1. 6. YARN 的优势

YARN 相对于 MapReduce 1.0 具有以下优势：

  • **更高的灵活性:** YARN 支持多种计算框架，如 MapReduce、Spark、Flink、Tez 等，用户可以根据实际需求选择合适的框架。
  • **更高的资源利用率:** YARN 能够根据任务的实际需求动态调整资源分配，从而提高资源利用率。
  • **更好的可扩展性:** YARN 的架构更加灵活，能够更好地应对大规模数据处理的需求。
  • **更高的容错性:** YARN 的组件具有高可用性，能够保证集群的稳定运行。
  • **更方便的运维:** YARN 提供了丰富的监控和管理工具，方便用户对集群进行运维。
    1. 7. YARN 的高级特性

除了核心组件和基本工作流程之外，YARN 还提供了一些高级特性：

  • **Node Labels:** 允许管理员将节点标记为不同的标签，从而将任务分配到具有特定硬件或软件配置的节点上。 例如，可以将具有 GPU 的节点标记为 "GPU"，然后将需要 GPU 加速的任务分配到这些节点上。
  • **Queue Management:** 允许管理员创建和管理队列，从而实现资源隔离和优先级控制。
  • **Preemption:** 允许 ResourceManager 抢占资源，将资源从低优先级的应用程序分配给高优先级的应用程序。
  • **YARN Timeline:** 提供了一个可视化的界面，用于监控应用程序的运行状态和资源使用情况。
    1. 8. YARN 与其他大数据技术

YARN 与其他大数据技术紧密集成，共同构建一个完整的大数据解决方案。 例如：

  • **HDFS:** YARN 使用 HDFS 作为其底层存储系统。
  • **Spark:** Spark 可以运行在 YARN 上，利用 YARN 的资源管理和调度功能。
  • **Flink:** Flink 也可以运行在 YARN 上，实现流式数据处理。
  • **Hive:** Hive 可以利用 YARN 的资源管理功能，提高查询性能。
  • **Pig:** Pig 也可以运行在 YARN 上，简化数据处理流程。
    1. 9. YARN 的未来发展趋势

YARN 的未来发展趋势包括：

  • **更强大的资源管理能力:** 提高资源利用率，支持更多类型的资源，如 GPU、FPGA 等。
  • **更智能的调度策略:** 根据应用程序的特性和集群的状态，动态调整调度策略，提高应用程序的性能。
  • **更好的安全性:** 加强对集群资源的访问控制，防止未经授权的访问。
  • **更完善的监控和管理工具:** 提供更丰富的监控指标和更方便的管理界面。
  • **与云平台的深度集成:** 实现 YARN 与云平台的无缝集成，提供更灵活、更便捷的大数据服务。
    1. 10. 风险管理与成交量分析在YARN中的应用（类比）

虽然YARN本身不直接涉及金融交易，但我们可以类比风险管理和成交量分析的概念来理解YARN集群的健康状况和性能优化。

  • **风险管理:** 类似于YARN集群的稳定性。 我们需要监控集群的资源使用率、节点故障率、任务失败率等指标，就像监控金融市场的波动性一样。 高风险意味着集群可能不稳定，需要及时采取措施进行修复和优化。 例如，通过增加冗余备份、优化资源配置、实施故障转移等措施来降低风险。
  • **成交量分析:** 类似于YARN集群的任务吞吐量。 我们需要分析集群的任务提交频率、任务执行时间、任务完成数量等指标，就像分析金融市场的成交量一样。 高成交量意味着集群正在高效地处理任务，而低成交量可能意味着集群存在瓶颈或资源不足。 通过分析任务的执行日志和性能指标，可以找到瓶颈并进行优化，提高集群的吞吐量。
  • **技术分析:** 使用历史数据预测未来的集群表现。例如，通过分析历史资源使用情况，预测未来资源需求，并提前进行扩容。
  • **支撑阻力位:** 集群的最大资源容量可以类比为支撑位和阻力位，当达到极限时需要进行扩容或优化。
  • **移动平均线:** 使用一段时间内的平均资源利用率来平滑数据，观察趋势。
  • **RSI (相对强弱指标):** 监控集群节点的健康状况，如果某个节点的资源消耗异常高，可能需要进行维护或更换。
  • **MACD (移动平均收敛散度):** 分析不同时间段的资源利用率变化，判断集群是否处于增长或下降趋势。

这些类比有助于我们更好地理解YARN集群的运行机制，并采取相应的措施进行优化和维护，确保集群的稳定性和高效性。

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Category:Hadoop components

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