YARN是一种新的Hadoop资源管理器，它为上层应用提供统一的资源管理和调度。在集群利用率、资源统一管理和数据共享等方面，YARN带来了巨大的好处。本文将深入解析YARN的基本架构和工作原理。
YARN的基本架构
YARN主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container组成。
- ResourceManager（RM）：RM是一个全局的资源管理器，负责整个系统的资源管理和分配。它主要由两个组件构成：调度器（Schedule）和应用程序管理器（Application Manager，ASM）。RM控制整个集群并管理应用程序向基础计算资源的分配。RM将各个资源部分（计算、内存、带宽等）精心安排给基础NodeManager（YARN的每节点代理）。RM还与ApplicationMaster一起分配资源，与NodeManager一起启动和监视它们的基础应用程序。
- NodeManager（NM）：NM是YARN的每节点代理，负责管理节点上的资源。NM与ResourceManager通信，报告节点的健康状况、资源使用情况和应用程序的进度。NM还负责启动和管理Container，监控Container的性能和状态，并向ResourceManager报告。
- ApplicationMaster（AM）：AM是每个应用程序的协调器，负责与ResourceManager和NodeManager进行通信，以请求和释放资源。AM还负责将任务分解成多个任务，并将这些任务分发给不同的Container。AM与ResourceManager协商以获取所需的资源，并在运行时与NodeManager通信以启动和监视Container。
- Container：Container是YARN中的基本资源分配单位，它可以包含一个或多个任务。Container代表了计算资源（如CPU和内存）和存储资源（如磁盘和网络）。应用程序通过AM向ResourceManager请求特定的Container来运行其任务。
YARN的工作流程
- 应用程序提交：用户通过客户端提交应用程序，包括ApplicationMaster的配置信息和应用程序所需的资源需求。
- 分配Container：ResourceManager根据可用资源和应用程序的需求，为ApplicationMaster分配一个或多个Container。
- 启动ApplicationMaster：NodeManager在指定的节点上启动ApplicationMaster的容器。
- 分配任务：ApplicationMaster向ResourceManager请求特定类型的Container，以运行其子任务。这些子任务可以是MapReduce作业中的map任务或reduce任务，或其他计算框架的任务。
- 启动子任务：NodeManager根据ApplicationMaster的请求在相应的节点上启动子任务的容器。这些容器共享节点的计算、内存和存储资源。
- 监控和调整：ResourceManager和NodeManager监控各个容器的性能和状态，并根据需要进行调整，以确保资源的有效利用和系统的稳定性。
- 应用程序完成：当所有任务完成后，ApplicationMaster向ResourceManager报告应用程序的状态，并释放其占用的资源。
总结
YARN通过引入分层结构、抽象化资源和智能调度器，为Hadoop生态系统提供了更强大、灵活和可扩展的资源管理和调度能力。了解YARN的基本架构和工作原理有助于更好地利用这一技术，实现高效的分布式计算和处理。