Apache Hadoop：Hadoop资源管理器YARN详解.docx

Apache Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop项目的一个重要组成部分，它的引入旨在解决传统Hadoop MapReduce在资源管理和扩展性方面的局限性。YARN通过将资源管理和作业调度/执行分离，提供了一个通用的资源管理框架，使得Hadoop集群不仅可以支持MapReduce计算模型，还能支持其他各种计算框架。YARN的出现，为Hadoop带来了更为强大的计算能力，和更广阔的适用场景。 YARN的基本架构包括三个主要组件：ResourceManager (RM)、NodeManager (NM)和ApplicationMaster (AM)。ResourceManager是集群的中心，负责整个集群的资源管理和调度。它包含Scheduler和ApplicationManager两个子组件，分别用于资源分配和作业管理。NodeManager运行在集群的每个节点上，负责管理节点上的资源和容器生命周期，并与ResourceManager通信，报告资源使用情况，执行来自ApplicationMaster的命令。ApplicationMaster则作为每个应用程序的管理器，负责与ResourceManager协商资源，并与NodeManager协同工作来执行和监控任务。 YARN的工作原理是通过一系列步骤实现资源的高效调度和任务的执行监控。客户端提交作业至ResourceManager，并附带应用程序的JAR文件、配置文件和应用程序主类。然后，ResourceManager的ApplicationManager为应用程序启动一个ApplicationMaster，并为其分配第一个容器。接下来，ApplicationMaster向ResourceManager的Scheduler请求资源，以便执行应用程序的任务。ResourceManager根据资源可用性和应用程序需求分配资源给ApplicationMaster。之后，ApplicationMaster与NodeManager通信，在分配的资源上启动容器，并执行任务。NodeManager监控容器执行，并向ApplicationMaster报告任务状态和进度。ApplicationMaster监控所有任务执行状态，并在任务失败时重新调度。最终，当所有任务完成后，ApplicationMaster向ResourceManager报告作业完成，并请求关闭。 YARN不仅提高了Hadoop集群的资源利用率，也极大地增强了系统的可扩展性和灵活性，支持了更多种类的数据处理作业，为大数据的多样化处理提供了强大支持。