Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop生态系统中的一个关键组件，旨在管理和调度集群中的计算资源。它作为Hadoop 2.x版本中的一个重要改进，取代了之前的MapReduce框架中的资源管理器和作业调度器。YARN的引入使得Hadoop集群可以更灵活地支持不仅仅是MapReduce作业，还可以运行各种其他类型的分布式计算框架，如Apache Spark、Apache Flink等。
YARN的核心功能包括资源管理和作业调度。它允许多个应用程序共享集群资源，并动态分配这些资源以最大化集群的利用率。下面我将详细介绍YARN的工作原理以及其关键组件，并附上一些核心代码片段来说明其实现细节。
YARN 的工作原理
YARN的核心思想是将资源管理和作业调度从MapReduce中分离出来，使得其他计算框架也可以在Hadoop集群上运行。它主要由以下几个组件组成：
- ResourceManager（资源管理器）：集群中的一个主节点，负责整个集群的资源管理和作业调度。它接收客户端提交的应用程序，并为它们分配资源，监控它们的执行，并在必要时重新分配资源。
- NodeManager（节点管理器）：运行在每个集群节点上的代理服务，负责监控节点资源的使用情况，并与ResourceManager通信以报告节点的可用资源。它还负责启动和监控容器，容器是运行在节点上的应用程序实例的抽象。
- ApplicationMaster（应用程序主管）：每个应用程序在集群中启动时，都会有一个对应的ApplicationMaster被分配。ApplicationMaster负责与ResourceManager协商资源，并与NodeManager协调容器的启动、监控和状态报告。
YARN的工作流程可以概括为以下几个步骤：
- 客户端提交应用程序到ResourceManager。
- ResourceManager为应用程序分配一个唯一的应用程序ID，并为其启动一个对应的ApplicationMaster。
- ApplicationMaster向ResourceManager请求资源，并监控资源的分配和使用情况。
- ResourceManager根据集群的资源状况为应用程序分配容器。
- ApplicationMaster收到容器分配后，在对应的NodeManager上启动容器，并与容器进行通信。
- 应用程序在容器中运行，并将状态信息报告给ApplicationMaster。
- 当应用程序完成或失败时，ApplicationMaster通知ResourceManager释放已分配的资源。
YARN 核心代码片段
接下来，让我们看一些关键的Java代码片段，以更深入地了解YARN的实现细节。这些代码片段将包括ResourceManager、NodeManager的关键部分。
ResourceManager:
// ResourceManager.java
public class ResourceManager {
public static void main(String[] args) {
// 初始化ResourceManager
ResourceManager resourceManager = new ResourceManager();
// 启动ResourceManager
resourceManager.start();
}
public void start() {
// 初始化集群资源
ClusterResources clusterResources = initializeClusterResources();
// 启动RPC服务，监听客户端请求
RPCServer rpcServer = new RPCServer();
rpcServer.start();
// 不断循环，处理客户端请求
while (true) {
// 接收客户端请求
ClientRequest clientRequest = rpcServer.receiveRequest();
// 根据请求类型分配资源
if (clientRequest.getType() == RequestType.SUBMIT_APPLICATION) {
Application application = clientRequest.getApplication();
allocateResources(clusterResources, application);
} else if (clientRequest.getType() == RequestType.RELEASE_RESOURCES) {
ApplicationID applicationID = clientRequest.getApplicationID();
releaseResources(clusterResources, applicationID);
}
}
}
private ClusterResources initializeClusterResources() {
// 初始化集群资源信息，如节点数量、可用内存、可用CPU等
// 返回集群资源对象
}
private void allocateResources(ClusterResources clusterResources, Application application) {
// 根据应用程序的资源需求，为其分配合适的节点和资源容器
// 更新集群资源信息
}
private void releaseResources(ClusterResources clusterResources, ApplicationID applicationID) {
// 释放应用程序占用的资源容器
// 更新集群资源信息
}
}
NodeManager:
// NodeManager.java
public class NodeManager {
public static void main(String[] args) {
// 初始化NodeManager
NodeManager nodeManager = new NodeManager();
// 启动NodeManager
nodeManager.start();
}
public void start() {
// 获取节点资源信息，如内存、CPU等
NodeResources nodeResources = getNodeResources();
// 启动RPC服务，监听ResourceManager和ApplicationMaster的请求
RPCServer rpcServer = new RPCServer();
rpcServer.start();
// 不断循环，处理请求
while (true) {
// 接收请求
Request request = rpcServer.receiveRequest();
// 根据请求类型处理请求
if (request.getType() == RequestType.START_CONTAINER) {
Container container = request.getContainer();
startContainer(container);
} else if (request.getType() == RequestType.STOP_CONTAINER) {
ContainerID containerID = request.getContainerID();
stopContainer(containerID);
}
}
}
private NodeResources getNodeResources() {
// 获取节点资源信息，如内存、CPU等
// 返回节点资源对象
}
private void startContainer(Container container) {
// 在节点上启动容器
}
private void stopContainer(ContainerID containerID) {
// 停止指定ID的容器
}
}
