Hadoop之YARN详解

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它的核心是HDFS和MapReduce。然而，随着Hadoop的发展，它的计算框架也在不断地演进。其中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的一个重要组成部分，它是Hadoop 2.0中的一个新的资源管理器，用于管理Hadoop集群中的资源和任务。

YARN的作用

在Hadoop 1.0中，MapReduce是Hadoop的唯一计算框架，它负责管理Hadoop集群中的资源和任务。然而，随着Hadoop的发展，MapReduce的局限性也逐渐显现出来。例如，MapReduce只能处理批处理作业，不能处理实时数据流。此外，MapReduce的资源管理和任务调度也不够灵活，不能满足不同应用的需求。

为了解决这些问题，Hadoop 2.0引入了YARN。YARN的主要作用是将资源管理和任务调度从MapReduce中分离出来，使得Hadoop可以支持多种计算框架，包括实时数据流处理、图计算、机器学习等。同时，YARN还提供了更灵活的资源管理和任务调度机制，可以根据不同应用的需求进行调整。

YARN的架构

YARN的架构包括ResourceManager、NodeManager和ApplicationMaster三个组件。

ResourceManager是YARN的核心组件，它负责管理整个集群的资源。ResourceManager维护了一个全局的资源调度器，用于分配集群中的资源给不同的应用。ResourceManager还负责监控集群中的资源使用情况，以便及时调整资源分配策略。

NodeManager是运行在每个节点上的组件，它负责管理该节点上的资源。NodeManager会向ResourceManager注册自己的资源信息，包括可用的CPU、内存、磁盘等资源。NodeManager还负责启动和监控容器，容器是YARN中的一个概念，它是一个封装了应用程序的运行环境，包括进程、环境变量、资源限制等。

ApplicationMaster是每个应用程序的管理器，它负责向ResourceManager申请资源，并将任务分配给NodeManager运行。ApplicationMaster运行在容器中，它可以与ResourceManager和NodeManager进行通信，以便获取资源和监控任务的运行情况。每个应用程序都有一个独立的ApplicationMaster，它可以根据应用程序的需求进行调整。

YARN的优势

YARN的优势主要体现在以下几个方面：

1. 多计算框架支持：YARN可以支持多种计算框架，包括实时数据流处理、图计算、机器学习等。这使得Hadoop可以满足不同应用的需求，提高了Hadoop的灵活性和可扩展性。

2. 更灵活的资源管理和任务调度：YARN提供了更灵活的资源管理和任务调度机制，可以根据不同应用的需求进行调整。这使得Hadoop可以更好地适应不同的工作负载，提高了Hadoop的性能和效率。

3. 更好的资源利用率：YARN可以更好地利用集群中的资源，避免了资源浪费和资源争用的问题。这使得Hadoop可以更好地满足大规模数据处理的需求。

总结

YARN是Hadoop的一个重要组成部分，它可以支持多种计算框架，提供更灵活的资源管理和任务调度机制，更好地利用集群中的资源，使得Hadoop可以更好地满足大规模数据处理的需求。随着Hadoop的发展，YARN的作用也会越来越重要。