Hadoop中的YARN组件

YARN 的主要功能

1. 资源管理:

   • 资源分配: YARN 负责管理集群中的所有计算资源（如 CPU、内存等），并将这些资源分配给不同的应用程序。
   • 资源隔离: 通过容器（Container）机制，YARN 确保不同应用程序之间的资源隔离，防止资源争用和冲突。

2. 作业调度:

   • 作业提交: 用户可以通过 YARN 提交各种类型的作业（如 MapReduce、Spark、Flink 等）。
   • 任务调度: YARN 调度器根据资源可用性和作业优先级，将任务分配到合适的节点上执行。

3. 容错管理:

   • 任务重试: 如果某个任务失败，YARN 可以自动重试该任务，确保作业的可靠性。
   • 节点故障处理: YARN 可以检测到节点故障，并重新分配受影响的任务到其他健康节点上。

YARN 的架构

YARN 的架构主要由以下几个组件组成：

1. ResourceManager（资源管理器）:

   • 作用: ResourceManager 是 YARN 的核心组件，负责全局资源管理和作业调度。
   • 子组件:
     • Scheduler（调度器）: 负责资源分配和任务调度。
     • ApplicationManager（应用管理器）: 负责管理应用程序的生命周期。

2. NodeManager（节点管理器）:

   • 作用: NodeManager 运行在集群中的每个节点上，负责管理该节点上的资源和任务执行。
   • 功能: 监控容器的资源使用情况，报告资源状态，启动和停止容器。

3. ApplicationMaster（应用主控）:

   • 作用: ApplicationMaster 是每个应用程序的专用管理器，负责应用程序的具体任务调度和执行。
   • 功能: 与 ResourceManager 协商资源，向 NodeManager 请求启动容器，监控任务执行。

YARN 的工作流程

1. 作业提交:

   • 用户通过客户端提交作业到 ResourceManager。
   • ResourceManager 为作业分配一个 ApplicationMaster。

2. 资源协商:

   • ApplicationMaster 向 ResourceManager 请求资源。
   • ResourceManager 根据资源可用性和调度策略，分配资源给 ApplicationMaster。

3. 任务执行:

   • ApplicationMaster 向 NodeManager 请求启动容器。
   • NodeManager 启动容器并执行任务。

4. 任务监控:

   • ApplicationMaster 监控任务执行状态，并向 ResourceManager 报告进度。
   • 如果任务失败，ApplicationMaster 可以请求重新执行任务。

5. 作业完成:

   • 当所有任务完成后，ApplicationMaster 向 ResourceManager 报告作业完成。
   • ResourceManager 释放资源，作业结束。

YARN 的优势

• 资源利用率高: YARN 提供了细粒度的资源管理和调度，提高了集群的资源利用率。
• 扩展性强: YARN 支持多种类型的应用程序（如 MapReduce、Spark、Flink 等），具有良好的扩展性。
• 容错性好: YARN 提供了任务重试和节点故障处理机制，确保作业的可靠性。

总结

YARN 是 Hadoop 生态系统中的资源管理和作业调度框架，负责管理集群中的计算资源，并将这些资源分配给不同的应用程序。通过 YARN，用户可以高效地提交和管理各种类型的作业，提高集群的资源利用率和作业调度效率。