YARN揭秘：深度剖析资源管理系统的运作原理

2023-10-18 03:13:47

YARN：大数据世界的闪耀之星

简介

在浩瀚的大数据宇宙中，资源管理系统 YARN 宛若一颗耀眼的恒星，照亮着前进的道路。作为 Apache Hadoop 生态圈的基石，YARN 在资源管理和作业调度方面扮演着举足轻重的角色，为 Hadoop 集群的稳定运行和高效利用保驾护航。

YARN 的起源

Hadoop 1.0 时代，资源管理和作业调度由集中式的 JobTracker 一肩挑起。随着 Hadoop 集群规模的不断扩张，JobTracker 逐渐力不从心，成为制约集群稳定性和可靠性的瓶颈。为了打破这一僵局，Apache 社区在 Hadoop 2.0 中引入 YARN，彻底重构了资源管理和作业调度机制。

YARN 的工作原理

YARN 采用主从式架构，将资源管理和作业调度职责分离为两个独立的组件：ResourceManager 和 NodeManager。ResourceManager 负责全局资源管理和分配，而 NodeManager 负责管理单个节点上的资源和执行任务。这种分布式设计极大地提升了系统的稳定性和容错性。

YARN 的核心概念

要理解 YARN，我们需要了解几个关键概念：

Application（应用程序）： 提交到 YARN 执行的作业。
Container（容器）： YARN 为应用程序分配的资源单元，包含指定数量的 CPU、内存和其它资源。
Queue（队列）： YARN 用于管理应用程序资源分配和执行顺序的机制。
Scheduler（调度器）： YARN 用于决定将应用程序分配到哪些节点的组件。

YARN 的优势

与 Hadoop 1.0 的 JobTracker 相比，YARN 拥有诸多优势：

可扩展性： 分布式架构允许 YARN 轻松扩展到包含数千个节点的庞大集群。
高可用性： 主从式架构确保了系统的稳定运行，即使 ResourceManager 出现故障，也不会影响集群的正常运作。
资源隔离： 通过容器机制，YARN实现了资源隔离，确保不同应用程序互不干扰。
公平调度： YARN 的调度器可以根据应用程序的优先级和资源需求进行公平调度，保证每个应用程序获得合理的资源分配。

YARN 的应用场景

YARN 广泛应用于大数据处理和分布式计算领域，包括：

MapReduce： YARN 是 MapReduce 作业的资源管理系统，可以高效地调度和管理 MapReduce 作业。
Spark： Spark 是一种流行的大数据处理框架，YARN 是 Spark 的默认资源管理系统。
Hive： Hive 是一种数据仓库系统，YARN 是 Hive 的资源管理系统。
HBase： HBase 是一种分布式数据库，YARN 是 HBase 的资源管理系统。

代码示例

// 使用 YARN 提交 MapReduce 作业
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "my-mapreduce-job");
job.setJarByClass(MyMapper.class);
job.setMapperClass(MyMapper.class);
job.setReducerClass(MyReducer.class);
job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("/input"));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/output"));
job.submit();