Hadoop框架中Yarn基本结构和运行原理是什么

# Hadoop框架中Yarn基本结构和运行原理是什么

## 一、Yarn概述

### 1.1 Yarn的诞生背景
Apache Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop 2.0引入的核心组件，主要解决第一代MapReduce框架（MRv1）的扩展性瓶颈问题。在MRv1架构中，JobTracker同时承担资源管理和作业调度的双重职责，导致：
- 集群规模受限（通常不超过4000节点）
- 仅支持MapReduce计算模型
- 资源利用率低下（静态槽位分配）

### 1.2 Yarn的定位
YARN作为Hadoop的资源管理系统，实现了：
- **资源统一管理**：支持CPU、内存等资源的细粒度分配
- **多计算框架支持**：可运行MapReduce、Spark、Flink等不同计算模型
- **层级化架构**：分离资源管理和应用管理职责

## 二、Yarn基本架构

### 2.1 核心组件构成
YARN采用Master/Slave架构，主要包含以下组件：

| 组件                | 角色说明                                                                 |
|---------------------|--------------------------------------------------------------------------|
| ResourceManager(RM) | 全局资源管理器，负责系统资源分配与调度                                  |
| NodeManager(NM)     | 单节点代理，管理容器生命周期和本地资源                                  |
| ApplicationMaster(AM)| 应用级控制器，负责单个应用的资源协商和任务监控                          |
| Container           | 资源抽象单元（包含CPU核数、内存等），运行应用任务的隔离环境             |

### 2.2 服务分层模型

+———————–+ | Applications | (MapReduce/Spark等) +———————–+ | ApplicationMaster(AM) | (每个应用独享) +———————–+ | YARN Layer | | ResourceManager (RM) | | NodeManager (NM) | +———————–+ | HDFS Layer | +———————–+

## 三、Yarn运行原理详解

### 3.1 应用提交阶段
1. **客户端提交请求**：
   ```shell
   hadoop jar application.jar -D yarn.app.mapreduce.am.resource.mb=1536

1. RM分配第一个Container（AM容器）
2. 创建ApplicationMaster进程

3.2 资源申请与分配

AM通过心跳机制与RM交互： - 资源请求模型：

  ResourceRequest.newInstance(
      Priority.newInstance(1), 
      "*", // 任意主机
      Resources.createResource(2048, 2), // 2GB内存+2vcores
      5    // 需要5个此类容器
  );

• RM根据调度策略（FIFO/Capacity/Fair）分配资源

3.3 任务执行流程

1. AM获取Container后，通过NM协议启动任务
2. NM创建隔离的容器环境：
   • Linux cgroups实现资源限制
   • 独立的JVM进程
3. 任务执行期间AM监控状态，失败时自动重试

3.4 应用完成阶段

1. AM向RM注销并发送最终状态
2. RM清理应用记录
3. NM回收所有相关Container

四、核心机制解析

4.1 资源调度模型

4.1.1 层级队列

<configuration>
  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.queues</name>
    <value>prod,dev</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.dev.queues</name>
    <value>research,development</value>
  </property>
</configuration>

4.1.2 调度策略对比

4.2 容错机制

• RM高可用：基于ZooKeeper的Active/Standby切换
• AM重启：通过保存应用状态实现恢复（需应用实现Checkpointing）
• NM健康检测：定期磁盘健康检查，异常节点自动隔离

4.3 资源隔离

• 内存隔离：超过限额触发OOM Killer
• CPU隔离：通过Cgroups实现份额分配
• 磁盘隔离：本地磁盘使用量监控

五、Yarn优化实践

5.1 关键配置参数

# yarn-site.xml
yarn.nodemanager.resource.memory-mb: 集群单节点可用物理内存的80%
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb: 默认1024（1GB）
yarn.nodemanager.vmem-check-enabled: false （禁用虚拟内存检查）

# 启用资源标签
yarn.node-labels.enabled: true
yarn.node-labels.am.default-node-label-expression: GPU

5.2 性能调优方向

1. 资源超卖：配置yarn.nodemanager.resource.percentage-physical-cpu-limit
2. 调度延迟优化：减小yarn.scheduler.minimum-allocation-mb粒度
3. AM高可用：设置yarn.resourcemanager.am.max-attempts=5

六、Yarn生态扩展

6.1 支持的计算框架

6.2 新兴特性

• Docker集成：通过yarn.nodemanager.container-executor.class支持容器化
• GPU调度：使用资源标签实现异构计算
• 服务发现：通过YARN Service Registry暴露AM端点

七、总结与展望

YARN作为Hadoop资源管理的核心，其架构设计体现了以下思想： 1. 职责分离：资源管理与应用逻辑解耦 2. 弹性扩展：支持万级节点集群 3. 开放生态：多计算框架共存的基石

未来发展方向包括： - 更细粒度的资源调度（如带宽、IOPS） - 与Kubernetes的深度融合 - 智能化资源预测与分配

注：本文基于Hadoop 3.3.x版本，部分机制在早期版本可能有所不同。实际生产部署时需结合具体Hadoop发行版（如CDH、HDP）的文档进行调整。 “`

该文档共计约1750字，采用Markdown格式编写，包含： 1. 层级化标题结构 2. 技术术语的代码块展示 3. 关键机制的对比表格 4. 配置示例和参数说明 5. 架构示意图的文字描述 可根据需要添加具体的流程图或架构图增强可读性。