Yarn Client和Yarn cluster有什么作用

概述

Apache Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop 2.0引入的资源管理系统，用于管理和调度集群中的资源。Yarn的主要作用是将资源管理和作业调度/监控功能分离，使得Hadoop可以支持更多的计算框架，如MapReduce、Spark、Flink等。

在Yarn中，有两种主要的运行模式：Yarn Client模式和Yarn Cluster模式。这两种模式在作业提交、资源分配、任务执行等方面有着不同的特点和作用。本文将详细介绍这两种模式的作用及其适用场景。

Yarn Client模式

定义

Yarn Client模式是指应用程序的Driver程序运行在提交作业的客户端机器上，而不是在Yarn集群中。在这种模式下，客户端机器负责与Yarn ResourceManager通信，申请资源并启动ApplicationMaster，而ApplicationMaster则负责与NodeManager通信，启动和管理容器中的任务。

作用

1. 调试和开发：Yarn Client模式非常适合开发和调试阶段。由于Driver程序运行在客户端机器上，开发者可以直接查看日志、调试代码，而不需要登录到集群中的某个节点。

2. 交互式作业：对于需要与用户交互的作业，如Spark Shell、Jupyter Notebook等，Yarn Client模式是理想的选择。用户可以在本地机器上输入命令并立即看到结果。

3. 资源管理：在Yarn Client模式下，客户端机器需要有一定的资源来运行Driver程序。如果客户端机器的资源不足，可能会影响作业的执行效率。

适用场景

• 开发和调试：在开发阶段，开发者需要频繁地修改代码并查看输出结果，Yarn Client模式提供了便捷的调试环境。
• 交互式分析：对于需要实时交互的数据分析任务，如使用Spark Shell进行数据探索，Yarn Client模式可以快速响应用户的输入。

Yarn Cluster模式

定义

Yarn Cluster模式是指应用程序的Driver程序运行在Yarn集群中的某个容器中，而不是在客户端机器上。在这种模式下，客户端机器只负责提交作业，作业的执行完全由Yarn集群管理。

作用

1. 资源隔离：Yarn Cluster模式将Driver程序运行在集群中，可以更好地利用集群资源，避免客户端机器的资源瓶颈。

2. 高可用性：由于Driver程序运行在集群中，即使客户端机器发生故障，作业仍然可以继续执行。这提高了作业的可靠性和稳定性。

3. 大规模作业：对于需要大量资源的作业，Yarn Cluster模式可以更好地分配和管理集群资源，确保作业高效执行。

适用场景

• 生产环境：在生产环境中，作业通常需要长时间运行，并且对稳定性和资源利用率有较高要求，Yarn Cluster模式是更好的选择。
• 大规模数据处理：对于需要处理大规模数据的作业，如批处理任务、ETL任务等，Yarn Cluster模式可以充分利用集群资源，提高处理效率。

Yarn Client模式与Yarn Cluster模式的对比

总结

Yarn Client模式和Yarn Cluster模式各有其独特的优势和应用场景。Yarn Client模式适合开发和调试阶段，以及需要与用户交互的作业；而Yarn Cluster模式则更适合生产环境和大规模数据处理任务，能够提供更高的资源利用率和作业稳定性。

在实际应用中，开发者应根据具体的需求和场景选择合适的模式，以确保作业的高效执行和资源的合理利用。