什么是YARN？

YARN (Yet Another Resource Negotiator) 是 Apache Hadoop 生态系统中的一个关键组件，用于管理集群资源并调度分布式应用程序的执行。它是 Hadoop 2.0 引入的资源管理框架，旨在提高集群利用率、扩展性和多样性，使得 Hadoop 能够处理不同类型的工作负载，而不仅仅是 MapReduce 作业。YARN 是 Hadoop 生态系统中不可或缺的一部分，支持了许多大数据处理框架和应用程序的高效运行。

1. YARN 的基本概念

YARN 是一个分布式操作系统的管理层，它负责管理集群中的计算资源并调度应用程序。YARN 将资源管理和作业调度分离，使得 Hadoop 可以运行多种类型的分布式应用程序，而不局限于 MapReduce。YARN 的架构设计旨在提高资源利用率、支持多租户和多工作负载，并确保应用程序的高可用性和容错性。

2. YARN 的架构组件

YARN 由以下几个主要组件构成：

1. 资源管理器 (Resource Manager)：
   资源管理器是 YARN 的核心组件之一，负责整个集群的资源管理。它维护集群的资源状态，管理应用程序的调度，并分配资源给不同的应用程序。资源管理器的两个关键子组件是：

   • 调度器 (Scheduler)：负责根据资源可用性和应用程序需求分配资源。调度器本身不负责监控或重启失败的任务，这由应用程序管理器来处理。
   • 应用程序管理器 (Application Manager)：负责管理每个应用程序的生命周期，包括启动、监控和重启失败的任务。它与节点管理器通信，以确保应用程序在集群中正确执行。

2. 节点管理器 (Node Manager)：
   节点管理器运行在集群中的每个节点上，负责管理节点上的资源并执行分配给它的任务。它监控资源的使用情况，并将心跳信息发送给资源管理器，以报告资源的可用性和任务的执行状态。节点管理器还负责容器 (Container) 的创建和管理。

3. 应用程序主节点 (Application Master)：
   每个应用程序都有一个专门的应用程序主节点，它负责该应用程序的整个生命周期。应用程序主节点向资源管理器请求资源，并与节点管理器通信以启动和监控任务。它还负责处理任务的失败和重试，并根据需要动态调整资源分配。

4. 容器 (Container)：
   容器是 YARN 中的最小资源分配单元。它封装了在节点管理器上运行的特定任务所需的资源（如 CPU、内存等）。容器是由节点管理器根据资源管理器的指示创建的，并为应用程序的任务提供隔离的执行环境。

3. YARN 的工作流程

YARN 的工作流程通常包括以下步骤：

1. 应用程序提交：
   当用户提交一个应用程序时，首先将请求发送到资源管理器。资源管理器会为该应用程序启动一个应用程序主节点，并为其分配第一个容器。

2. 资源请求与分配：
   应用程序主节点向资源管理器请求所需的资源。调度器根据集群中可用的资源和调度策略来分配资源，并通知应用程序主节点。

3. 任务执行：
   一旦资源被分配，应用程序主节点会与节点管理器通信，在分配的容器中启动任务。节点管理器在执行任务的同时，持续向资源管理器报告资源使用情况和任务状态。

4. 任务监控与重试：
   应用程序主节点负责监控任务的执行，并处理任何失败的任务。如果任务失败，应用程序主节点可以请求更多的资源来重试该任务，直到成功完成或达到最大重试次数。

5. 应用程序完成：
   当所有任务都成功执行后，应用程序主节点向资源管理器报告应用程序完成，资源管理器释放与该应用程序相关的所有资源。应用程序主节点随后终止，完成整个工作流程。

4. YARN 的优势与应用场景

优势：

• 资源利用率高：YARN 的调度器可以动态调整资源分配，确保集群中的资源得到充分利用。
• 支持多工作负载：YARN 支持运行各种类型的分布式应用程序，不仅限于 MapReduce。这包括实时处理、批处理、图计算和机器学习等应用。
• 扩展性强：YARN 的设计使其能够轻松扩展以处理大规模数据集和计算任务。
• 容错性和高可用性：YARN 支持自动恢复和重启失败的任务，确保应用程序的可靠性。

应用场景：

• 大规模数据处理：YARN 作为 Hadoop 生态系统的核心组件，广泛用于大数据处理任务，包括批处理、实时流处理和数据分析。
• 多租户环境：在多租户环境中，YARN 可以隔离不同用户或团队的资源和任务，确保资源公平分配和任务的稳定执行。
• 混合工作负载管理：YARN 可以同时管理和调度不同类型的工作负载，包括 MapReduce、Spark、Tez、Flink 和其他分布式计算框架。

结论

YARN 是 Hadoop 生态系统中不可或缺的资源管理和作业调度框架。通过提供灵活的资源管理、高效的任务调度和强大的容错能力，YARN 支持了大数据领域中的各种复杂应用和工作负载。随着数据规模的不断增长和分布式计算需求的增加，YARN 在未来将继续发挥关键作用，推动大数据处理技术的发展。