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【Hadoop入门】Hadoop生态之Yarn简介

news 来源：原创 2025/9/12 23:36:04

1 什么是Yarn？

Yarn（Yet Another Resource Negotiator） 是Hadoop生态系统中的资源管理和调度框架，负责为上层应用提供统一的资源管理和调度服务。 是Hadoop 2.0引入的重要架构改进，成为Hadoop集群的资源管理层，使得Hadoop能够支持更多样化的计算框架，而不仅仅是MapReduce。

2 Yarn的核心组件

YARN (Yet Another Resource Negotiator) 作为Hadoop 2.0引入的资源管理系统，其架构由几个关键组件组成，共同协作完成集群资源管理和任务调度功能。

2.1 ResourceManager (RM) - 资源总管

核心职责：
  • 全局资源管理和调度
  • 处理客户端请求
  • 监控集群资源使用情况
主要子组件：
  • Scheduler（调度器）
  • ApplicationsManager（应用管理器）
关键特性：
  • 支持高可用（Active/Standby架构）
  • 通过ZooKeeper实现故障转移
  • 处理所有NodeManager的心跳信息

2.2 NodeManager (NM) - 节点代理

核心职责：
  • 单节点资源管理和任务执行代理
  • 向RM注册并定期发送心跳
  • 管理本节点的Container生命周期
主要功能：
  • 资源隔离：使用Linux cgroups或Docker实现CPU隔离；内存隔离通过监控和强制kill实现
  • 本地化服务：管理分布式缓存，确保任务所需文件本地化
  • 健康监控：磁盘健康检查、节点健康状况报告

2.3 ApplicationMaster (AM) - 应用管家

核心特点：
  • 每个应用一个独立实例（MapReduce/Spark等各有实现）
  • 运行在Container中
  • 与具体计算框架紧密相关
主要职责：
  • 资源协商
  • 任务调度
  • 容错处理
  • 进度报告

2.4 Container - 资源容器

核心概念：
  • YARN的资源抽象单元
  • 由RM调度器分配
  • 由NM监控和执行
资源维度：
  •  内存：
    • 最小分配单位可配置（默认1GB）
    • 超过限制会被NM强制终止
  • CPU：
    • 使用虚拟核(vCore)概念
    • 支持分数核分配（如0.5个vCore）
  • 其他资源：
    • 磁盘I/O带宽
    • 网络带宽
    • GPU等异构资源
生命周期：
  • 由AM通过RPC向RM申请
  • RM分配后返回Container令牌
  • AM与目标NM通信启动Container
  • 任务完成后由AM或NM释放

3 Yarn的工作流程 

3.1 作业提交阶

1. 客户端提交应用

  • 用户通过yarn jar命令或API提交应用程序
  • ResourceManager(RM) 的ApplicationsManager接收提交请求
  • RM 返回一个Application ID和资源提交路径

2. 资源拷贝

  • 客户端将应用所需资源(JAR 文件、配置文件等)上传到HDFS
  • 包括：应用JAR包、依赖库、配置文件、分布式缓存文件

3. 应用注册

  • 客户端向RM提交应用执行请求
  • RM将应用加入调度队列

3.2 ApplicationMaster启动阶段

1. 调度首个Container

  • RM的调度器(Scheduler)为该应用分配第一个Container
  • 这个Container专门用于运行ApplicationMaster(AM)
  • 分配考虑因素：队列资源配额、用户资源限制、节点资源可用性

2. NodeManager启动AM

  • RM与目标 NodeManager(NM)通信
  • NM在分配的Container中启动AM进程

3. AM向RM注册

  • AM启动后向RM注册
  • 建立RPC通信通道
  • 报告AM的跟踪URL和RPC端口

3.3 资源申请与分配阶段

1. AM资源请求

  • AM根据应用需求计算所需资源
  • 向RM发送 资源请求(ResourceRequest)，请求包含：优先级(Priority)、资源量(内存/CPU)、数据本地化偏好

2. RM资源分配

  • RM的调度器处理资源请求
  • 根据调度策略(Capacity/Fair/FIFO)分配资源
  • 返回Container分配列表给AM

3. AM二次调度

  • AM收到分配的Container列表
  • 根据数据本地化优化任务分配
  • 可能拆分大任务为多个小任务

3.4 任务执行阶段

1. AM启动任务Container

  • AM与对应NM通信
  • 在每个分配的Container中启动任务

2. 任务执行与监控

  • NM监控Container的资源使用
  • AM通过心跳机制监控任务状态
  • 关键监控指标：任务进度(Progress)、资源使用量、任务健康状态

3. 状态报告

  • AM定期向RM报告应用状态
  • 客户端可以通过RM或直接向AM查询状态

3.5 作业完成阶段

1. AM注销

  • 所有任务完成后，AM向RM发送完成信号
  • 释放所有占用的资源
  • 记录最终应用状态(SUCCEEDED/FAILED/KILLED)

2. 清理工作

  • RM清理应用记录
  • NM清理工作目录
  • 可选保留中间结果

4 Yarn的特点与优势

4.1 核心特点

资源管理与作业调度分离：
  • 将传统的 JobTracker 功能拆分为：
    • ResourceManager：全局资源管理
    • ApplicationMaster：应用级任务调度
  • 架构解耦带来更好的扩展性和灵活性
多租户支持：
  • 通过队列(Queue)实现资源隔离
  • 支持容量保证(Capacity Guarantees)
  • 提供公平资源分配(Fair Sharing)
多框架支持：
  • 不仅支持 MapReduce
  • 可运行 Spark、Flink、Tez 等计算框架
  • 通过 ApplicationMaster 接口实现框架可插拔
层级化调度：
  • 支持多级资源分配策略
  • 典型层次：队列 → 应用 → 容器

4.2 技术优势

高可扩展性：
  • 支持10000+节点集群
  • 可管理10000+并发容器
  • 每日处理百万级作业
高资源利用率：
  • 细粒度资源分配（CPU/Memory/GPU等）
  • 动态资源分配（运行时调整）
  • 资源共享（避免资源孤岛）
高可用性：
  • ResourceManager HA 机制
  • 应用失败自动恢复
  • 支持应用保存点(Savepoint)
灵活的调度策略：
  • 内置调度器：CapacityScheduler（生产环境首选）、FairScheduler（研发环境常用）
  • 支持自定义调度器插件

5 Yarn的应用场景

  • 批处理作业：支持MapReduce等批处理框架，处理大规模的历史数据
  • 实时计算：支持Spark Streaming、Flink等实时计算框架，处理实时数据流
  • 交互式查询：支持Hive on Tez、Impala等交互式查询框架，提供低延迟的查询服务
  • 图计算：支持Giraph等图计算框架，处理大规模的图数据

6 总结

Yarn作为Hadoop生态系统中的资源管理和调度框架，为上层应用提供了统一的资源管理和调度服务。通过ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container等核心组件的协同工作，Yarn实现了资源的高效利用和任务的灵活调度。其资源隔离、高扩展性、高可用性和灵活性等特点，使得Yarn在批处理作业、实时计算、交互式查询和图计算等场景中发挥着重要作用。通过学习和使用Yarn，用户可以更加高效地管理和调度Hadoop集群的资源，提升数据处理和分析的效率。

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