YARN 架构揭秘：揭开大数据的秘密武器

YARN，全称 Yet Another Resource Negotiator，是 Hadoop 2.0 中引入的资源管理系统，用于管理和协调分布式计算资源。它取代了 Hadoop 1.0 中的 JobTracker，提供了更加灵活和可扩展的资源管理机制。

YARN 架构概览

YARN 采用主从架构，主要由以下组件组成：

1. 资源管理服务（Resource Manager，RM）：RM 是 YARN 的核心组件，负责管理和分配集群资源，包括内存、CPU 和存储空间。它接收来自应用程序的资源请求，并根据集群资源情况分配资源。
2. 节点管理器（Node Manager，NM）：NM 是 YARN 的代理组件，负责管理单个节点的资源，并执行 RM 的指令。它负责启动和停止容器，并监控容器的使用情况。
3. 应用程序主节点（Application Master，AM）：AM 是应用程序在 YARN 中的代表，负责协调应用程序的执行。它向 RM 申请资源，并将任务分配给容器。
4. 容器（Container）：容器是 YARN 中的基本计算单元，为应用程序提供运行环境。容器由 RM 分配，由 NM 管理。

YARN 核心组件详解

资源管理服务（RM）

RM 是 YARN 的核心组件，负责管理和分配集群资源。它由以下几个模块组成：

1. 调度器（Scheduler）：调度器负责根据应用程序的资源需求和集群资源情况，将任务分配给容器。常用的调度器包括 FIFO Scheduler 和 Capacity Scheduler。
2. 应用管理器（Application Manager）：应用管理器负责管理应用程序的执行。它接收来自应用程序的资源请求，并将请求转发给调度器。
3. 资源分配器（Resource Allocator）：资源分配器负责根据调度器的指示，将资源分配给容器。

节点管理器（NM）

NM 是 YARN 的代理组件，负责管理单个节点的资源，并执行 RM 的指令。它由以下几个模块组成：

1. 容器管理器（Container Manager）：容器管理器负责管理节点上的容器。它启动和停止容器，并监控容器的使用情况。
2. 资源管理器（ResourceManager）：资源管理器负责管理节点的资源，并向 RM 报告资源使用情况。

应用程序主节点（AM）

AM 是应用程序在 YARN 中的代表，负责协调应用程序的执行。它由以下几个模块组成：

1. 任务管理器（Task Manager）：任务管理器负责执行任务。它接收来自 AM 的任务，并在容器中运行任务。
2. 应用程序状态管理器（Application State Manager）：应用程序状态管理器负责管理应用程序的状态。它存储应用程序的配置信息和运行状态。

容器（Container）

容器是 YARN 中的基本计算单元，为应用程序提供运行环境。容器由 RM 分配，由 NM 管理。容器包含以下几个组件：

1. 计算资源：容器包含一定数量的 CPU 和内存资源，用于运行任务。
2. 存储资源：容器包含一定数量的存储空间，用于存储应用程序的数据和中间结果。
3. 网络资源：容器包含一定数量的网络资源，用于应用程序与其他容器或服务通信。

YARN 的工作流程

YARN 的工作流程如下：

1. 应用程序向 RM 提交作业。
2. RM 根据应用程序的资源需求和集群资源情况，将作业分配给 AM。
3. AM 向 RM 申请资源，并将任务分配给容器。
4. RM 将资源分配给 AM，AM 将任务分配给容器。
5. NM 在节点上启动容器，并将任务分配给容器。
6. 任务在容器中执行。
7. 任务完成后，容器退出。
8. AM 监控任务的执行情况，并向 RM 报告应用程序的状态。
9. 应用程序完成后，AM 向 RM 报告应用程序的最终状态。

YARN 的优势

YARN 具有以下优势：

1. 灵活的资源管理：YARN 采用主从架构，RM 和 NM 之间通过 RPC 通信，可以灵活地扩展集群规模。
2. 高效的资源利用：YARN 采用容器作为资源分配的基本单位，可以更加高效地利用资源。
3. 支持多种应用程序：YARN 支持多种应用程序，包括 MapReduce、Spark、Storm 等。
4. 易于扩展：YARN 具有良好的可扩展性，可以轻松地扩展集群规模。

总结

YARN 是一个功能强大、灵活且可扩展的资源管理系统。它为大数据处理提供了高效的资源管理机制，并支持多种应用程序。YARN 的广泛应用，极大地推动了大数据时代的快速发展。