Yarn集群架构和工作原理

Yarn集群架构

Yarn（Yet Another Resource Negotiator，另一个资源协调器）是Hadoop生态系统中的一个重要组件，用于管理和协调分布式计算任务。它可以有效地利用集群中的资源，为用户提交的应用程序分配适当的计算资源。

Yarn的集群架构包含以下几个关键组件：

1. ResourceManager（RM）：RM是集群上的主节点，负责整个集群资源的管理和调度。它接收来自客户端和ApplicationMaster（AM）的请求，并为每个应用程序分配容器资源。

2. NodeManager（NM）：NM是集群上的工作节点，负责对本地资源进行管理和监控。它与RM通信以报告可用资源，并按照RM的指示启动、停止或移动容器。每个节点可以运行一个或多个NM。

3. ApplicationMaster（AM）：AM是由提交到集群的应用程序创建的进程，负责协调应用程序的执行。它向RM注册并获取资源，然后与NM交互以启动任务。AM还负责监控任务的进度和容错。每个应用程序都有自己￥￥的AM。

4. Container：Container是Yarn中的资源单位，表示在集群节点上分配给应用程序的一组资源，包括CPU、内存和网络等。

Yarn工作原理

Yarn的工作原理可以简要概括为以下几个步骤：

1. 用户提交应用程序：用户将应用程序提交给RM。提交的应用程序包括代码和所需资源的描述，如应用程序类型、需要资源的数量和优先级等。

2. RM接受并分配资源：RM接收到应用程序的请求后，将根据可用资源和调度策略为该应用程序分配资源。它会考虑集群中每个节点的资源情况，以及其他正在运行的应用程序的资源需求。

3. 应用程序获取资源：一旦RM分配了资源，应用程序的AM将与NM通信，并请求启动容器。NM会为应用程序分配一个或多个容器，每个容器都包含所需的资源。

4. 容器中运行任务：一旦容器分配成功，应用程序的AM将向NM发送任务的代码和其他必要的信息。NM会根据指令来启动任务，并在容器中执行。

5. 监测和调度：RM和NM会定期交换信息，以保持对集群资源使用情况的更新。RM会监控应用程序的进度，并可以根据需要重分配资源。

6. 完成和释放资源：一旦应用程序的任务完成，AM会向RM注册其完成状态。之后，RM会释放已分配给该应用程序的资源，以便其他应用程序使用。

整个过程中，Yarn提供了灵活的资源管理和调度功能，使得集群中的资源能够高效地利用。它允许多个应用程序同时运行，通过动态地分配和回收资源来满足不同应用程序的需求，并提供一致的任务监控和管理功能。这些特性使得Yarn成为大规模分布式计算任务的理想选择。