资源调度王牌：Apache Hadoop YARN，揭秘分布式计算新天地！

2023-09-16 21:20:20

YARN：分布式计算的资源调度王者

资源管理难题：大数据时代的数据洪流

在当今大数据时代，我们处理的数据量呈爆炸式增长，并且这些数据通常分散在多个机器上。要有效地处理这些海量数据，我们需要一种能够对资源进行统一管理和调度的框架。Apache Hadoop YARN 应运而生，解决了这个资源管理难题。

YARN概述：资源管理的指挥塔

YARN是Apache Hadoop生态系统中不可或缺的一块，它是一个分布式资源管理框架。YARN的核心作用是管理和调度集群中的资源，包括计算资源、内存资源和存储资源。它将应用程序分解成多个任务，并并行执行这些任务，充分利用集群资源。同时，YARN还提供了容错性和高可用性，确保应用程序在故障发生时也能继续运行。

YARN架构：资源管理的精巧设计

YARN的架构由三个关键组件构成：

ResourceManager： 集群资源管理的核心，负责资源分配和任务调度。
NodeManager： 每个节点上的代理人，负责管理和监控节点资源。
ApplicationMaster： 应用程序的总指挥官，负责管理应用程序的执行和任务的启动。

YARN特点：资源管理的王牌优势

YARN拥有以下特点，使其成为资源管理的王牌：

资源管理： 统一管理和调度集群资源，根据应用程序需求分配资源，提高资源利用率。
应用程序隔离： 将应用程序相互隔离，防止资源争用，确保稳定运行。
容错性： 在故障发生时自动恢复任务，保证应用程序平稳运行。
高可用性： 资源管理器的故障不会影响集群可用性，保证业务连续性。
可扩展性： 支持大规模集群扩展，满足不断增长的数据处理需求。

YARN应用：大数据世界的多面手

YARN广泛应用于大数据领域，包括批处理、流处理和交互式查询：

批处理： 处理海量数据，如日志文件、财务数据和科学数据。
流处理： 处理实时数据，如传感器数据、社交媒体数据和网络流量数据。
交互式查询： 在数据仓库或数据湖中进行交互式查询。

示例代码：一个简单的YARN作业

// 导入YARN相关类
import org.apache.hadoop.yarn.api.ApplicationConstants;
import org.apache.hadoop.yarn.api.ApplicationConstants.Environment;
import org.apache.hadoop.yarn.api.records.ApplicationReport;
import org.apache.hadoop.yarn.api.records.YarnApplicationState;
import org.apache.hadoop.yarn.client.api.YarnClient;
import org.apache.hadoop.yarn.conf.YarnConfiguration;

public class SimpleYarnJob {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // 创建Yarn配置
    YarnConfiguration conf = new YarnConfiguration();
    
    // 创建Yarn客户端
    YarnClient yarnClient = YarnClient.createYarnClient();
    yarnClient.init(conf);
    yarnClient.start();
    
    // 构建应用程序请求
    ApplicationReport applicationReport = yarnClient.createApplication().getApplicationReport();
    String applicationId = applicationReport.getApplicationId().toString();
    
    // 构建命令行
    String command = String.format(
        "%s %s %s %s",
        ApplicationConstants.Environment.JAVA_HOME.$(),
        Environment.CLASSPATH.$(),
        ApplicationConstants.Environment.PWD.$(),
        "org.apache.hadoop.yarn.example.helloworld.HelloWorld"
    );
    
    // 提交应用程序
    yarnClient.submitApplication(applicationReport, command);
    
    // 轮询应用程序状态
    while (true) {
      Thread.sleep(1000);
      applicationReport = yarnClient.getApplicationReport(applicationId);
      YarnApplicationState appState = applicationReport.getYarnApplicationState();
      if (appState == YarnApplicationState.FINISHED || appState == YarnApplicationState.KILLED || appState == YarnApplicationState.FAILED) {
        break;
      }
    }
    
    // 停止Yarn客户端
    yarnClient.stop();
  }
}