Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 生态系统中的一个关键组件，它负责集群资源管理和任务调度。自 Hadoop 2.x 版本开始，YARN 被引入以取代旧版的 MapReduce 框架中的 JobTracker 和 TaskTracker。YARN 的引入大大提升了 Hadoop 的灵活性、可扩展性和资源利用效率，使得 Hadoop 成为一个更加全面的分布式计算平台。本文将详细介绍 YARN 的作用、组件及其工作原理。
YARN 的作用
资源管理与调度：
集群资源管理：
- 资源分配：YARN 负责集群资源的管理和分配。它监控集群中各个节点的资源使用情况，如 CPU、内存和磁盘，并根据应用程序的需求分配资源。YARN 确保资源在不同的应用程序和任务之间得到合理分配，优化资源的利用率。
任务调度：
- 应用程序调度：YARN 负责调度和管理应用程序的执行。它将应用程序的计算任务分配到集群中的节点上，并跟踪任务的执行状态。YARN 支持不同类型的计算框架，不仅限于 MapReduce，还包括 Spark、Tez 和 Flink 等，提供了一个统一的调度平台。
多租户支持：
- 隔离和优先级：YARN 支持多租户环境，可以在同一个集群中同时运行多个应用程序和用户。它通过资源池和队列管理实现租户之间的隔离和优先级控制，确保不同应用程序和用户的资源需求得到公平处理。
动态资源管理：
- 弹性扩展：YARN 可以根据集群的负载动态调整资源的分配。例如，当集群负载增加时，YARN 可以分配更多的资源给任务；当负载降低时，它会回收不再需要的资源。这样，集群资源的利用率可以得到优化，提高整体性能和效率。
YARN 的核心组件
YARN 的架构由几个核心组件组成，每个组件负责不同的职能，共同协作以实现高效的资源管理和任务调度。
ResourceManager：
概述：
- ResourceManager（资源管理器）是 YARN 的核心组件，负责集群资源的整体管理和调度。它维护集群中资源的全局视图，并根据应用程序的资源需求进行资源分配。
功能：
- 资源分配：ResourceManager 通过与 NodeManager 进行通信，获取集群中每个节点的资源信息，并根据应用程序的需求分配资源。
- 调度策略：ResourceManager 使用调度策略（如容量调度器、FIFO 调度器）来管理资源的分配。它决定哪些应用程序能够获得资源以及资源的分配量。
- 应用程序管理：ResourceManager 接收应用程序的资源请求，分配计算资源，并启动应用程序的 ApplicationMaster（应用程序主控程序）。
NodeManager：
概述：
- NodeManager（节点管理器）是 YARN 的工作节点组件，负责管理单个节点上的资源和任务。每个集群节点上运行一个 NodeManager 进程，负责资源的监控和任务的执行。
功能：
- 资源监控：NodeManager 监控节点上的资源使用情况，包括 CPU、内存、磁盘和网络。它定期向 ResourceManager 发送资源报告，提供节点的当前资源状态。
- 任务执行：NodeManager 负责执行从 ResourceManager 获取的任务，并管理任务的生命周期。它启动和监控容器，确保任务在节点上正常运行。
- 健康检查：NodeManager 进行节点的健康检查，确保节点的正常运行。如果发现节点故障，它会通知 ResourceManager，并进行故障处理。
ApplicationMaster：
概述：
- ApplicationMaster（应用程序主控程序）是每个应用程序的管理组件，负责应用程序的生命周期管理和任务调度。每个应用程序在 YARN 中运行时都会有一个对应的 ApplicationMaster 实例。
功能：
- 应用程序协调：ApplicationMaster 负责协调应用程序的资源需求和任务调度。它与 ResourceManager 交互，获取所需的资源，并在节点上启动任务容器。
- 任务调度和监控：ApplicationMaster 根据应用程序的需求调度任务，并监控任务的执行状态。如果任务失败或异常，ApplicationMaster 负责处理故障并重新调度任务。
- 应用程序状态管理：ApplicationMaster 维护应用程序的状态信息，包括任务的进度、资源使用情况和执行结果。它向 ResourceManager 汇报应用程序的状态，并在应用程序完成时进行清理工作。
Container：
概述：
- Container（容器）是 YARN 中的基本资源单位，用于执行计算任务。每个容器分配一定量的资源（如 CPU 和内存），并在节点上运行任务。
功能：
- 资源隔离：容器提供资源隔离和管理功能，确保任务在指定的资源范围内运行，避免资源争用和干扰。
- 任务执行：容器运行任务的实际计算过程。每个容器包含任务的执行环境，如操作系统、库和依赖项，确保任务的正确执行。
YARN 的工作流程
应用程序提交：
- 用户提交应用程序请求到 ResourceManager。ResourceManager 负责接收应用程序的资源需求，并启动对应的 ApplicationMaster。
资源申请和分配：
- ApplicationMaster 向 ResourceManager 申请所需的资源。ResourceManager 根据调度策略分配资源，并为应用程序启动容器。
任务执行：
- ApplicationMaster 在分配的容器中启动任务，并监控任务的执行状态。NodeManager 负责管理容器的资源，并运行任务。
应用程序监控：
- ApplicationMaster 监控应用程序的进度，处理任务失败或异常，并根据需要重新调度任务。它定期向 ResourceManager 汇报应用程序的状态。
完成和清理：
- 当应用程序完成任务时，ApplicationMaster 向 ResourceManager 报告应用程序的结束状态，并进行资源清理工作。ResourceManager 更新资源状态，并释放已完成应用程序占用的资源。
YARN 的优势
扩展性：
- YARN 支持多种计算框架和应用程序类型，不仅限于 MapReduce。它为不同类型的计算框架提供了统一的资源管理和调度平台，提高了系统的灵活性和扩展性。
资源优化：
- YARN 实现了动态资源管理，根据集群负载和任务需求自动调整资源的分配，提高了资源的利用率和系统性能。
多租户支持：
- YARN 支持多租户环境，提供资源隔离和优先级控制，确保不同用户和应用程序之间的公平资源分配。
容错性：
- YARN 通过分布式架构和故障恢复机制，提高了系统的容错性和可靠性。即使部分节点发生故障，系统也能继续运行并保证任务的完成。
总结
Hadoop YARN 是一个功能强大的资源管理和调度平台，它通过 ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster 和 Container 等核心组件，实现了集群资源的高效管理和任务的灵活调度。YARN 的引入使得 Hadoop 能够支持多种计算框架，提升了系统的扩展性和资源利用效率。它在大数据处理领域发挥了重要作用，为用户提供了一个强大的分布式计算平台。理解 YARN 的工作原理和作用，对于优化大数据集群的资源管理和提高计算效率至关重要。
