什么是yarn

YARN（Yet Another Resource Negotiator，又称为“另一种资源协调器”）是Apache Hadoop生态系统中的核心组件，用于资源管理和任务调度。它于Hadoop 2.0版本中引入，旨在解决Hadoop MapReduce 1.x版本（MRv1）存在的诸多问题，如单点故障、资源利用率低、扩展性差以及不支持多种计算框架等。

YARN的起源与背景

YARN的设计初衷是为了解决MRv1中的局限性，例如JobTracker的单点故障问题、资源管理与作业调度的耦合导致的扩展性不足等。这些问题限制了Hadoop在大数据处理场景中的应用能力。因此，YARN通过分离资源管理和作业调度的功能，提高了系统的可靠性和灵活性。

YARN架构的引入标志着Hadoop从单一的MapReduce计算框架向支持多种计算框架的通用平台转变。它允许在同一集群上运行不同的计算框架（如Spark、Flink、Storm等），从而提升了资源利用率和系统的灵活性。

YARN的核心架构

YARN采用主从架构，主要由以下几个核心组件组成：

1. ResourceManager（RM）
   • 负责全局资源管理和任务调度。
   • 是整个集群的唯一入口点，负责统一管理所有资源，并根据应用程序的需求进行资源分配。
2. NodeManager（NM）
   • 运行在每个节点上，负责单个节点的资源管理和监控。
   • 向ResourceManager汇报资源使用情况，并执行由ApplicationMaster分配的任务。
3. ApplicationMaster（AM）
   • 每个应用程序启动时都会创建一个AM，负责协调资源分配、任务调度和监控任务执行状态。
   • 它是应用程序与ResourceManager和NodeManager之间的桥梁。
4. Container
   • YARN中的最小资源分配单元，封装了CPU、内存等资源。
   • 任务运行在容器中，容器负责隔离和管理任务的执行环境。

YARN的优势

1. 高资源利用率
   YARN通过统一管理和调度集群资源，显著提高了资源利用率。例如，它支持按需分配资源，避免了传统MRv1中资源浪费的问题。
2. 扩展性和灵活性
   YARN支持多种计算框架（如Spark、Tez、Flink等），使得用户可以在同一集群上运行不同类型的作业，从而提高了系统的灵活性和扩展性。
3. 容错能力
   YARN通过ApplicationMaster的监控机制和ResourceManager的热备方案，提高了系统的容错能力和可靠性。
4. 向后兼容性
   YARN保留了与MRv1兼容的API接口，使得旧版作业无需修改即可在新版本中运行。
5. 支持多租户
   YARN支持多租户环境下的资源隔离和管理，使得不同用户或部门可以共享集群资源，同时保证资源分配的公平性和安全性。

YARN的工作流程

YARN的工作流程包括以下几个步骤：

1. 提交作业
   用户将作业提交到YARN，并指定所需的资源类型和数量。
2. 资源分配
   ResourceManager根据作业需求分配资源，并启动ApplicationMaster。
3. 任务调度
   ApplicationMaster负责协调任务分配给NodeManager，并监控任务执行状态。
4. 任务执行
   任务运行在NodeManager管理的容器中，NodeManager负责监控任务执行情况并报告给ApplicationMaster。
5. 任务完成
   ApplicationMaster监控所有任务的状态，当所有任务完成后，作业结束。

YARN的应用场景

YARN不仅适用于传统的MapReduce作业，还广泛应用于其他大数据处理场景，如实时流处理（Flink）、机器学习（TensorFlow）、图计算（GraphX）等。此外，它还被用于云计算平台的资源管理和调度。

总结

YARN作为Hadoop生态系统中的关键组件，通过分离资源管理和作业调度的功能，显著提升了Hadoop集群的利用率、扩展性和灵活性。它不仅解决了MRv1中的诸多问题，还为大数据处理提供了强大的支持。随着技术的发展，YARN也在不断演进，以满足现代大数据处理的需求