9 YARN的架构与组件
在上一篇中，我们详细比较了Hadoop分布式文件系统（HDFS）与本地文件系统的差异。这为我们理解Hadoop生态系统提供了基础，而本篇将深入探讨YARN（Yet Another Resource Negotiator）的架构与组件。YARN是Hadoop 2.x引入的一个重要组件，极大地增强了Hadoop的资源管理和调度能力。
YARN的架构概述
YARN的设计目标是将资源管理和作业调度与执行分开，提供更为灵活和高效的资源管理机制。YARN主要由以下几个核心组件组成：
- ResourceManager（RM）
- NodeManager（NM）
- ApplicationMaster（AM）
- Container
通过这些组件，YARN能够高效地管理集群资源并调度用户的应用程序。
1. ResourceManager（RM）
ResourceManager是YARN的核心组件，负责整个集群的资源管理和调度任务。它主要包含两个子模块：
- Scheduler：负责资源的调度决策，按照用户设定的策略分配资源。
- ApplicationManager：负责处理应用程序的注册、启动和终止。
2. NodeManager（NM）
每个工作节点上运行NodeManager，它负责管理该节点的资源和任务的生命周期。NodeManager的主要职责包括：
- 定期向
ResourceManager报告该节点的资源使用情况。 - 启动和监控容器（Container）的状态。
3. ApplicationMaster（AM）
每个应用程序在YARN中都有一个独立的ApplicationMaster，负责协调这个应用的执行。ApplicationMaster的职责包括：
- 向
ResourceManager申请所需的资源。 - 一旦获得资源，就向
NodeManager请求启动任务。 - 监控任务的执行状态，并在必要时进行失败重试。
4. Container
Container是YARN的最小资源单位，表示一组指定的资源（CPU、内存等），用于运行应用程序的具体任务。每个Container是由NodeManager管理的，任务的实际代码和依赖项会在其中执行。
YARN的工作流程
YARN的工作流程可以描述为以下几个步骤：
- 用户提交应用程序：用户通过提交框架，如
Spark或MapReduce，将作业提交到YARN。 ResourceManager接收请求：ResourceManager接受应用程序的请求，并为其启动一个ApplicationMaster。ApplicationMaster注册：ApplicationMaster在ResourceManager注册以获取资源。- 资源请求与分配：
ApplicationMaster向ResourceManager请求所需的Container，ResourceManager基于调度策略将资源分配给ApplicationMaster。 - 启动任务：
ApplicationMaster通知NodeManager启动相应的Container，并在Container中运行任务。 - 监控与追踪：
ApplicationMaster监控任务的执行状态，并反馈结果。
代码示例
以下是一个简单的示例，展示如何使用YARN提交一个MapReduce任务：
1 | hadoop jar your-mapreduce-app.jar com.example.YourMapReduceJob input_dir output_dir |
YARN的调度策略
在下一篇中，我们将讨论YARN的资源调度策略，包括如何根据不同的需求选择适合的调度算法。
总结
YARN通过将资源管理和作业调度分离，提供了强大的集群资源管理能力。ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container这些组件各司其职，使得大数据计算变得更加高效。在实际应用中，合理配置这些组件和调度策略，可以显著提高资源利用率和作业执行效率。
接下来，让我们探讨YARN中的资源调度策略，以便在具体应用中达到最佳效果。
9 YARN的架构与组件
