YARN如何实现资源管理？
YARN 通过资源调度器、资源表示模型和增量资源分配机制等实现资源管理。YARN 是 Hadoop 生态系统中的核心组件，负责资源管理和作业调度，使得同一集群能够支持包括批处理、交互式查询和实时流处理等多种类型的计算工作负载[^2^]。具体如下：
- 资源调度器
- 基本架构：YARN中的资源调度器是ResourceManager内的一个可插拔组件，负责整个集群资源的管理和分配[^1^]。它采用双层资源调度模型：第一层由RM将资源分配给AM，第二层由AM进一步将资源分配给内部任务。整个过程是异步的，基于pull通信模型。
- 调度策略：YARN提供了三种常用的调度器：FIFO (先进先出)、Capacity Scheduler (容量调度器) 和 Fair Scheduler (公平调度器)[^1^]。每种调度器适用于不同的场景，如FIFO适用于简单场景，容量调度器适用于多租户环境，公平调度器则强调资源分配的公平性。
- 资源表示模型
- 节点注册：NodeManager (NM)启动时会向ResourceManager (RM)注册，报告该节点可分配的CPU和内存总量[^1^][^4^]。这些值可通过配置选项设置，如yarn.nodemanager.resource.memory-mb和yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores。
- 资源请求：YARN支持多种资源请求语义，如请求特定节点或机架上的资源量，黑名单机制以及资源归还请求[^1^]。不支持的语义包括任意节点或机架上的特定资源量请求以及超细粒度资源要求。
- 增量资源分配机制
- 资源保证：当单个节点的闲置资源无法满足应用需求时，YARN采用了增量资源分配机制，即预留部分资源直到累计释放的空闲资源满足应用程序需求[^1^]。这种机制虽然可能造成一定资源浪费，但避免了应用程序“饿死”现象。
- 层级队列管理
- 队列结构：YARN的队列是层级关系，每个队列可以包含子队列，用户只能将任务提交到叶子队列[^1^]。管理员可以配置每个队列的资源保证和使用上限，并设置严格的ACL列表来限制用户或用户组提交应用程序的权限。
- 调度器详解
- FIFO：先进先出调度机制，原理简单但不适合多租户环境和复杂任务管理[^1^]。
- Capacity Scheduler：为每个队列设定资源保证和使用上限，支持资源共享和多租户管理，适合大规模集群[^1^]。
- Fair Scheduler：动态调整资源分配以保持公平，支持队列间和队列内公平分配，不需要预设资源占用[^1^]。
综上所述，YARN通过灵活的资源调度器、详细的资源表示模型和有效的增量资源分配机制，实现了强大而灵活的资源管理能力。对于企业或用户来说，选择适合自己需求的任务调度器并优化资源配置是提高计算效率的关键。
