集群资源管理和作业调度工具Yarn

YARN简介

Apache Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 生态系统中的一个关键组件，负责集群资源管理和作业调度。YARN 的引入大大提升了 Hadoop 的可扩展性和灵活性，使得不同类型的计算框架可以在同一集群上高效运行。

产生背景

Apache Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）的产生背景可以追溯到 Hadoop 早期版本（1.x）中资源管理和调度的局限性。随着大数据处理需求的不断增长，Hadoop 1.x 的架构逐渐暴露出一些问题，这些问题促使了 YARN 的诞生。

• Hadoop 1.x 的局限性
  • 单点瓶颈: 在 Hadoop 1.x 中，JobTracker 负责整个集群的资源管理和作业调度。随着集群规模的扩大，JobTracker 成为了性能瓶颈，无法高效地管理大量节点和任务。
  • 资源利用率低: Hadoop 1.x 的资源管理模型较为简单，主要是基于槽位（slot）的概念，无法灵活地分配和管理 CPU 和内存资源。这导致了资源利用率低下，尤其是在处理不同类型的任务时。
  • 单一框架限制: Hadoop 1.x 主要支持 MapReduce 作业，缺乏对其他计算框架的支持。这限制了 Hadoop 在大数据处理领域的应用范围，无法满足日益多样化的数据处理需求。
• 大数据处理需求的增长
  • 多样化的数据处理任务: 随着大数据技术的发展，企业和研究机构需要处理的任务类型越来越多样化，包括批处理、交互式查询、流处理和机器学习等。单一的 MapReduce 模型已经不能满足这些需求。
  • 实时性要求: 数据驱动的决策需要更实时的数据处理能力，传统的批处理模式已经不能满足业务的实时性要求。
• 生态系统的演进
  • 多框架共存: 随着 Hadoop 生态系统的扩展，出现了多种数据处理框架（如 Tez、Spark、Flink 等）。这些框架需要一个通用的资源管理和调度平台，以便在同一集群上高效运行。
  • 资源管理的标准化: 为了提高资源利用率和管理效率，业界需要一个标准化的资源管理框架，能够支持多种计算模型和任务类型。
• 技术创新和社区推动
  • 技术创新: Hadoop 社区和技术专家们提出了新的资源管理和调度模型，旨在解决 Hadoop 1.x 的局限性。YARN 的设计理念借鉴了分布式计算领域的最新研究成果。
  • 社区支持: Hadoop 社区的积极参与和贡献，推动了 YARN 的开发和推广。许多企业和开源项目都参与到 YARN 的开发和测试中，确保其稳定性和性能。
• 商业需求
  • 企业级应用: 大型企业需要一个更加高效、灵活和可靠的资源管理平台，以支持大规模的数据处理和分析任务。YARN 的引入为企业级应用提供了更好的支持。
  • 成本效益: 通过提高资源利用率和管理效率，YARN 帮助企业降低硬件和运维成本，提高投资回报率。

YARN 的产生是为了解决 Hadoop 1.x 在资源管理和调度方面的局限性，满足大数据处理需求的增长，支持多框架共存，以及推动技术创新和社区发展。YARN 的引入标志着 Hadoop 从单一的 MapReduce 框架向多功能数据处理平台的转变，为 Hadoop 生态系统的进一步发展奠定了基础。

适用场景

Apache Hadoop YARN 是一个强大的资源管理和调度平台，广泛用于大数据处理环境。以下是 YARN 的优缺点及其适用场景：

优点

• 高效的资源利用YARN 通过灵活的资源调度和分配机制，提高了集群的资源利用率，能够更好地管理 CPU 和内存等资源。
• 支持多种计算框架YARN 可以支持多种计算框架在同一集群上运行，如 MapReduce、Tez、Spark、Flink 等。这种多样性使其适合各种数据处理任务。
• 扩展性强YARN 具有良好的扩展性，能够处理从几台到几千台机器的集群规模，适应不同规模的企业需求。
• 弹性和容错性YARN 提供了良好的容错机制，能够在节点故障时自动重新调度任务，确保作业的可靠执行。
• 集成性YARN 与 Hadoop 生态系统中的其他组件（如 HDFS、Hive、Pig）紧密集成，为大数据应用提供了完整的解决方案。

缺点

• 复杂性YARN 的架构和配置相对复杂，需要专业的知识和经验来管理和调优，增加了运维的难度。
• 延迟问题对于一些需要低延迟的实时应用，YARN 的批处理特性可能不够理想，尽管可以通过一些框架（如 Spark Streaming）来缓解这一问题。
• 容器化支持有限虽然 YARN 支持运行容器化应用，但其容器管理能力相对 Kubernetes 等现代容器编排系统较弱。
• 资源分配固定YARN 的资源分配机制相对固定，可能导致资源利用不均衡，尤其是在运行多种类型的作业时。

适用场景

• 大规模批处理 YARN 非常适合处理大规模的批处理作业，如使用 MapReduce 进行数据清洗和转换。
• 交互式查询 通过支持 Tez 和 Hive，YARN 可以高效地处理交互式查询任务，适用于数据分析和商业智能应用。
• 流处理 尽管 YARN 主要用于批处理，但通过集成 Spark Streaming 等框架，也可以用于流处理应用。
• 多框架共存 在需要同时运行多种大数据处理框架的环境中，YARN 提供了一个统一的资源管理平台，适合复杂的数据处理管道。
• 企业级数据处理 对于需要在同一集群上运行多种数据处理任务的企业，YARN 提供了良好的资源管理和调度能力。

YARN 是一个强大的资源管理和调度平台，特别适合大规模数据处理任务和多框架共存的环境。然而，对于需要更灵活的资源管理和低延迟处理的应用，可能需要结合其他技术来实现。选择 YARN 作为资源管理平台应基于具体的业务需求和技术环境。

YARN的架构

Apache Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一种强大的资源管理和调度框架，专为大数据处理而设计。YARN 的架构设计旨在解决 Hadoop 1.x 中资源管理和调度的局限性，提高资源利用率和灵活性。以下是 YARN 的详细架构：

主要组件

• ResourceManager (RM)
  • 全局资源管理器: 负责整个集群的资源管理和调度。
  • 调度器 (Scheduler): 负责将资源分配给不同的应用程序，确保资源使用的高效性和公平性。
  • 应用管理器 (Application Manager): 处理每个应用程序的启动、监控和重试。
• NodeManager (NM)
  • 节点级资源管理器: 运行在集群中的每个节点上，负责管理该节点的资源（如 CPU、内存）和容器（Container）。
  • 容器管理: 容器是 YARN 中的资源分配单位，NM 负责启动和监控容器。
• ApplicationMaster (AM)
  • 应用程序特定管理器: 每个应用程序都有一个 AM，负责应用程序的具体调度和执行。AM 协调 NM 上的容器，确保应用程序的任务顺利完成。
• 容器 (Container)
  • 资源分配单位: 容器是 YARN 中的最小资源分配单位，包含了 CPU、内存等资源。应用程序的每个任务都在容器中运行。

工作流程

• 应用提交
  • 用户通过客户端提交应用程序到 ResourceManager。
  • ResourceManager 接收应用请求并分配一个 Application ID。
• AM 启动
  • ResourceManager 为应用程序分配第一个容器，并在该容器中启动 ApplicationMaster。
  • ApplicationMaster 向 ResourceManager 注册自己，并请求资源。
• 资源请求
  • ApplicationMaster 向 ResourceManager 请求更多容器资源，指定所需的资源类型和数量。
  • ResourceManager 根据调度策略分配资源给 ApplicationMaster。
• 任务执行
  • ApplicationMaster 从 ResourceManager 获取资源后，与相应的 NodeManager 通信，请求启动容器。
  • NodeManager 在本地启动容器，并运行应用程序的任务。
  • ApplicationMaster 负责监控任务的执行状态，确保任务的顺利进行。
• 监控与完成
  • ApplicationMaster 监控任务的执行状态，处理任务失败和重试。
  • 任务完成后，ApplicationMaster 向 ResourceManager 注销自己，释放资源。

关键概念

• 资源 YARN 中的资源主要包括 CPU 和内存。每个节点的资源由 NodeManager 管理。
• 容器 (Container) 容器是 YARN 中的资源分配单位，包含了一定数量的 CPU 和内存资源。应用程序的任务在容器中运行。
• 应用程序 (Application) 一个应用程序可以包含多个任务，每个任务运行在一个或多个容器中。应用程序由 ApplicationMaster 管理。
• 调度策略 YARN 支持多种调度策略，如 FIFO、Fair、Capacity 等，可以根据实际需求选择合适的调度策略。

优势

• 高效的资源利用。通过灵活的资源调度和分配机制，提高了集群的资源利用率。
• 支持多种计算框架。YARN 可以支持多种计算框架在同一集群上运行，如 MapReduce、Tez、Spark、Flink 等。
• 扩展性强。YARN 具有良好的扩展性，能够处理从几台到几千台机器的集群规模。
• 弹性和容错性。提供了良好的容错机制，能够在节点故障时自动重新调度任务，确保作业的可靠执行。

YARN 的架构设计使其成为大数据处理领域的强大工具，特别适合需要高效资源管理和调度的场景。通过分离资源管理和应用调度，YARN 提高了 Hadoop 的可扩展性和灵活性，支持多种计算框架在同一集群上运行。

与Kubernetes对比

Apache Hadoop YARN 和 Kubernetes（K8s）都是流行的资源管理和调度系统，但它们设计的初衷和应用场景有所不同。以下是 YARN 和 Kubernetes 的详细对比：

YARN 和 Kubernetes 各有其优势和适用场景。YARN 更适合大数据处理任务，特别是在 Hadoop 生态系统中，而 Kubernetes 则是一个通用的容器编排平台，适合广泛的应用场景。选择使用哪种技术应根据具体的应用需求、现有技术栈和团队的技术能力来决定。

参考链接：

• Apache Hadoop YARN | Introduction to YARN Architecture | Edureka