yarn名词解释

YARN 名词解释
1. 引言
在大数据领域，Apache Hadoop是一个重要的开源软件框架，用于处理和存储大规模数据集。

其中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的一个关键组件，它负责集群资源的管理和任务调度。

本文将对YARN进行详细解释，并介绍其在Hadoop生态系统中的作用。

2. YARN的定义和背景
YARN是Apache Hadoop 2.x中引入的一种新的资源管理框架。

在之前的版本中，Hadoop使用了MapReduce作为其唯一任务调度器和资源管理器。

然而，随着大数据应用场景的不断扩展和发展，MapReduce模型逐渐暴露出一些局限性。

为了解决这些问题，并支持更多类型的计算模型，Hadoop引入了YARN。

YARN将资源管理与任务调度分离开来，使得不同类型的应用程序可以共享集群资源，并以更加灵活和高效的方式运行。

通过将资源管理功能抽象为一个独立组件，YARN提供了更多自定义选项和灵活性，并支持多种计算模型（如MapReduce、Spark、Tez等）。

3. YARN 的架构和组件
YARN采用了分布式应用程序管理器（ApplicationMaster）的概念，它负责与ResourceManager协调，并管理应用程序在集群中的执行。

YARN的架构包括以下几个重要组件：
3.1 ResourceManager
ResourceManager是整个集群的资源管理器，负责协调集群中的资源分配和任务调度。

它维护了整个集群的资源状态，并根据应用程序的需求进行资源分配。

ResourceManager还负责监控节点和容器的健康状态，以及处理故障恢复和容错。

3.2 NodeManager
NodeManager是每个节点上运行的代理程序，负责与ResourceManager通信并管理该节点上可用的资源。

它监控本地资源使用情况，并启动/停止容器来托管应用程序。

NodeManager还负责监控容器状态、日志收集等任务。

3.3 ApplicationMaster
ApplicationMaster是特定应用程序的主进程，由用户提交给YARN框架来管理。

每个应用程序都有一个对应的ApplicationMaster实例来协调应用程序在集群中的
执行。

ApplicationMaster向ResourceManager申请资源，并与NodeManager通信
以启动/停止容器。

3.4 容器（Container）
容器是YARN中最小的可分配单元，代表了一定数量的计算和存储资源（如CPU、
内存等）。

每个容器由NodeManager创建和管理，并运行特定的应用程序任务。

4. YARN的工作流程
YARN的工作流程可以概括为以下几个步骤：
1.用户提交应用程序到ResourceManager。

2.ResourceManager为该应用程序分配一个唯一的Application ID，并创建一
个对应的ApplicationMaster实例。

3.ApplicationMaster向ResourceManager申请资源，并等待资源分配。

4.ResourceManager根据集群资源状况和应用程序需求，从可用节点中选择合
适的NodeManager，并为其分配容器。

5.NodeManager接收到容器分配请求后，启动容器并将其管理起来。

6.ApplicationMaster与NodeManager通信，将应用程序任务交给容器执行。

7.容器执行任务，并将结果返回给ApplicationMaster。

8.应用程序执行完毕后，ApplicationMaster通知ResourceManager释放已使
用的资源。

5. YARN在Hadoop生态系统中的作用
YARN在Hadoop生态系统中扮演着至关重要的角色。

它提供了一种通用且可扩展的
资源管理框架，使得不同类型的计算和处理模型可以共享集群资源。

以下是YARN
在Hadoop生态系统中的几个重要应用：
5.1 MapReduce
YARN作为MapReduce任务调度器和资源管理器，支持大规模数据处理和分析。

通
过将MapReduce与YARN集成，用户可以更灵活地配置和管理MapReduce作业，并
实现更高的性能和可扩展性。

5.2 Apache Spark
Spark是一种快速、通用的大数据处理框架，它可以与YARN集成以共享集群资源。

通过将Spark任务提交到YARN，用户可以充分利用集群资源，并实现高并发、高
吞吐量的数据处理。

5.3 Apache Tez
Tez是Hadoop生态系统中的另一个重要组件，它提供了一种更高级别的数据处理模型。

Tez使用了YARN作为其资源管理器，从而实现了更低延迟和更高效的任务执行。

6. 总结
本文对YARN进行了全面详细的解释，并介绍了其在Hadoop生态系统中的作用。

YARN通过将资源管理和任务调度分离，提供了灵活且可扩展的资源管理框架，支持多种计算模型。

在大数据领域中，YARN已经成为一个不可或缺的组件，为用户提供了更好的性能和可靠性。