Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop 2.x引入的一个通用资源管理和作业调度框架，它将资源管理和作业调度/监控分离开来，从而提升了集群的资源利用率和可扩展性。YARN是Hadoop生态系统的核心组件之一，支持不同类型的分布式计算框架和应用程序。以下是对YARN的详细介绍：
1. YARN的架构
YARN的架构由以下几个主要组件组成：
1.1 ResourceManager
- 角色：ResourceManager是YARN的核心组件，负责整个集群的资源管理和分配。
- 功能：
- 调度器（Scheduler）：根据资源需求和调度策略分配资源给各个应用程序。
- 应用管理器（ApplicationsManager）：管理应用程序的生命周期，包括接受应用程序提交、启动应用程序主节点（ApplicationMaster）、监控应用程序执行状态以及处理故障重启等。
1.2 NodeManager
- 角色：NodeManager是YARN架构中的从节点，负责管理单个计算节点的资源。
- 功能：
- 资源监控：监控节点的资源使用情况（CPU、内存等）。
- 容器管理：启动和停止容器（Container），容器是YARN中的资源分配单元。
- 日志管理：收集和管理应用程序的日志信息。
1.3 ApplicationMaster
- 角色：每个应用程序都有一个ApplicationMaster，负责管理应用程序的整个生命周期。
- 功能：
- 资源请求：向ResourceManager请求资源。
- 任务调度：将获得的资源分配给具体的任务，并监控任务的执行状态。
- 故障恢复：处理任务的故障恢复和重启。
1.4 Container
- 角色：Container是YARN的资源分配单元，包含特定量的CPU、内存等资源。
- 功能：
- 任务执行：在分配的资源环境中执行具体的任务。
2. YARN的工作流程
2.1 应用程序提交
客户端向ResourceManager提交应用程序，包括应用程序代码、配置和启动ApplicationMaster所需的资源请求。
2.2 启动ApplicationMaster
ResourceManager为ApplicationMaster分配第一个Container，并在该Container中启动ApplicationMaster。
2.3 资源请求与分配
ApplicationMaster向ResourceManager请求更多的资源，以便启动应用程序的具体任务。ResourceManager根据资源使用情况和调度策略分配资源。
2.4 任务执行
ApplicationMaster在获得的资源Container中启动和监控任务，处理任务的执行、进度报告和故障恢复等。
2.5 应用程序完成
当应用程序所有任务完成后，ApplicationMaster向ResourceManager报告应用程序完成状态，释放资源。
3. YARN的调度策略
YARN提供了多种资源调度策略，以满足不同类型的工作负载需求：
3.1 FIFO调度器
- 特点：先进先出（First-In-First-Out）调度策略，按照作业提交的顺序分配资源。
- 适用场景：简单的批处理作业。
3.2 容量调度器
- 特点：将集群资源划分为多个队列，每个队列分配一定的容量，支持多租户和资源隔离。
- 适用场景：共享集群环境中的多租户资源管理。
3.3 公平调度器
- 特点：确保每个作业公平地分配资源，避免某些作业长期占用大量资源。
- 适用场景：需要公平分配资源的多租户环境。
4. YARN的优点
4.1 提高资源利用率
- YARN通过动态分配资源，提升了集群的资源利用率，支持不同类型的计算框架和应用程序在同一集群上运行。
4.2 可扩展性
- YARN的分布式架构支持大规模集群的扩展，能够处理更多的节点和应用程序。
4.3 多租户支持
- YARN的容量调度器和公平调度器支持多租户资源管理和隔离，适合共享集群环境。
4.4 灵活性
- YARN提供了通用的资源管理和调度框架，支持MapReduce、Spark、Tez等多种计算框架，具有很高的灵活性。
5. YARN的缺点
5.1 复杂性
- YARN的架构和配置较为复杂，管理和调优需要较高的技术水平。
5.2 调度延迟
- 资源调度和任务启动可能会有一定的延迟，影响短作业的执行效率。
6. YARN的应用场景
6.1 大数据处理
- YARN是Hadoop生态系统的核心组件，支持MapReduce、Spark等大数据处理框架，广泛应用于数据处理和分析。
6.2 多租户环境
- 共享集群中的多租户资源管理和隔离，适合大中型企业的数据中心和云计算环境。
6.3 数据仓库和ETL
- 在数据仓库和ETL（抽取、转换、加载）处理中，YARN提供了高效的资源管理和调度能力。
7. YARN的改进和优化
7.1 YARN Federation
- 特点：YARN Federation通过将多个YARN集群联合起来，形成一个虚拟的大集群，提升了集群的可扩展性和管理性。
- 适用场景：超大规模集群和跨数据中心的资源管理。
7.2 Timeline Service
- 特点：YARN Timeline Service用于收集和存储应用程序的历史信息，支持应用程序监控和分析。
- 适用场景：应用程序性能监控和日志分析。
YARN通过提供灵活的资源管理和调度框架，支持多种分布式计算框架和应用程序，是Hadoop生态系统的关键组件之一。它在大数据处理、多租户环境和数据仓库等场景中具有广泛的应用。
