YARN 的前世今生

大白话讲透大数据 YARN 知识点，助你轻松理解！

YARN，全称 Yet Another Resource Negotiator，是大数据领域一款炙手可热的资源调度引擎，它就好比 Hadoop 生态圈里的调度管家，负责统筹管理计算资源，确保每个应用程序都能合理高效地获取和利用资源。为了让大家对 YARN 有更深入的了解，我们不妨来一场大白话之旅，通俗易懂地拆解 YARN 的各个知识点！

YARN 的诞生要追溯到 Hadoop 1.0 时代，当时的 Hadoop 采用了 MapReduce 作为计算框架，但 MapReduce 的资源管理机制存在着诸多局限性，比如资源分配不灵活、任务调度效率低。

为了解决这些问题，Apache 社区在 2013 年推出了 YARN，它彻底重构了 Hadoop 的资源管理体系，将资源管理和任务调度分离成了两个独立的组件：ResourceManager（资源管理器）和 NodeManager（节点管理器）。

ResourceManager 是 YARN 的核心组件，它负责资源管理和调度。它就像一个运筹帷幄的统帅，时刻监视着集群的资源使用情况，并根据应用程序的需求分配资源。

ResourceManager 主要负责以下工作：

• 资源调度： 根据应用程序的请求，为应用程序分配所需的资源，包括 CPU、内存和存储空间。
• 任务调度： 将应用程序提交的计算任务分配给合适的节点执行。
• 资源监控： 实时监控集群的资源使用情况，确保资源分配的公平性和效率。

NodeManager 是 YARN 集群中的每个节点上的代理程序，负责执行 ResourceManager 分配的任务。它就像一个勤劳高效的执行者，忠实地执行 ResourceManager 的指令。

NodeManager 主要负责以下工作：

• 资源管理： 管理节点上的资源，包括 CPU、内存和存储空间。
• 任务执行： 启动和管理应用程序的任务，确保任务的顺利执行。
• 资源汇报： 定期向 ResourceManager 汇报节点的资源使用情况和任务执行状态。

ApplicationMaster 是应用程序在 YARN 集群中运行的代理程序，负责协调应用程序的执行。它就像应用程序的指挥官，管理着应用程序的资源分配和任务调度。

ApplicationMaster 主要负责以下工作：

• 资源协商： 向 ResourceManager 申请应用程序所需的资源。
• 任务调度： 根据应用程序的逻辑，将计算任务分配给不同的节点执行。
• 任务监控： 监控任务的执行状态，并在任务失败时重新调度任务。

YARN 凭借其出色的设计，为大数据处理带来了诸多优势：

• 资源管理灵活性： YARN 采用两级资源管理架构，ResourceManager 和 NodeManager 共同协作，灵活分配和管理资源，提高了资源利用率。
• 任务调度效率： YARN 引入了 ApplicationMaster 概念，使应用程序能够自主调度任务，减少了任务调度延迟，提升了整体调度效率。
• 可扩展性强： YARN 采用分布式架构，可以轻松扩展集群规模，满足日益增长的数据处理需求。
• 与 Hadoop 生态圈兼容： YARN 与 Hadoop 生态圈的其他组件（如 HDFS、MapReduce）高度兼容，可以无缝集成，满足各种数据处理场景。

大数据时代，YARN 作为 Hadoop 生态圈的重要一环，在资源调度和任务管理方面发挥着至关重要的作用。通过这趟大白话之旅，相信大家对 YARN 的工作原理和优势有了更深入的理解。今后在实际应用中，灵活运用 YARN，就能助力大数据处理更上一个台阶！