YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop 2.0中的一个核心组件，它主要负责资源管理和任务调度。YARN将集群的资源划分为多个容器，并为每个容器分配相应的资源。通过这种方式，YARN能够有效地管理整个集群的资源使用情况。，，在YARN的工作原理中，主要有以下几个关键点：，，1. **节点管理器（NM）**：每个节点上运行一个节点管理器，负责监控和管理该节点的容器状态以及与资源管理器（RM）之间的通信。，，2. **应用管理员（AM）**：当应用程序启动时，它会创建一个应用管理员来代表自己与资源管理器进行交互。应用管理员会请求资源并控制容器的生命周期。，，3. **资源管理器（RM）**：位于名称节点上的资源管理器是YARN的核心组件之一，它负责全局资源的分配和调度。RM维护着一个中央资源池，并根据应用程序的需求动态地分配资源。，，4. **容器**：容器是YARN中最小的可分配单位，它可以包含一个或多个进程。每个容器都由一个特定的CPU核心、内存大小和其他硬件资源组成。，，5. **队列**：YARN支持多队列机制，允许不同的应用程序在不同的队列中进行竞争。这有助于确保高优先级的应用程序获得更多的资源。，，6. **弹性伸缩**：YARN还提供了弹性伸缩的功能，可以根据负载的变化自动调整资源的分配，从而提高系统的效率和性能。，，YARN通过其独特的资源管理和调度策略，使得Hadoop生态系统中的各种组件能够更加高效地协作工作。
- [基本概念](#基本概念)
- [架构组成](#架构组成)
- [工作流程](#工作流程)
- [资源请求](#资源请求)
- [资源分配](#资源分配)
- [任务执行](#任务执行)
- [监控与管理](#监控与管理)
- [优势](#优势)
- [高度可扩展性](#高度可扩展性)
- [多租户支持](#多租户支持)
- [灵活的任务类型](#灵活的任务类型)
随着数据的爆炸性增长，大数据处理的需求日益迫切，传统的MapReduce框架虽然能够处理大量数据，但其单点故障和性能瓶颈限制了其在复杂场景中的应用，为了解决这个问题，Apache YARN应运而生，它通过引入更灵活的资源管理策略，提高了系统的可靠性和效率。
二、YARN的基本概念与架构
1. 基本概念
YARN的核心思想是将资源管理与任务调度分离，使得不同的应用程序可以共享同一套硬件基础设施，这种设计不仅降低了成本，还提高了资源的利用率。
2. 架构组成
ResourceManager：负责全局资源的分配和管理，包括节点监控、任务调度等。
NodeManager：运行在每一个物理或虚拟机上，负责本地资源的管理和任务的执行。
AppMaster：每个应用都有一个对应的AppMaster，用于协调任务的启动和监控。
Container：容器是YARN中最小的资源单位，可以是CPU、内存或其他计算资源。
三、YARN的工作流程
1. 资源请求
当一个新的应用程序需要运行时，它会向ResourceManager发送资源请求，这个请求包含了所需的资源类型和数量。
2. 资源分配
ResourceManager根据当前可用资源和历史记录来决定如何最佳地满足这些请求，一旦做出决策，它就会通知相应的NodeManager进行实际的资源分配。
3. 任务执行
被分配了资源的NodeManager会创建一个或多个Container来运行任务，每个Container都可以看作是一个轻量级的进程，它可以独立于其他Container运行。
4. 监控与管理
在整个过程中，所有的组件都会不断地收集状态信息并反馈给ResourceManager，这样，系统就可以实时了解整个集群的健康状况并进行必要的调整。
四、YARN的优势
1. 高度可扩展性
由于YARN采用了分布式的设计模式，因此它可以轻松地扩展到数百甚至数千台服务器上，这使得它在处理大规模数据集时具有明显的优势。
2. 多租户支持
YARN允许不同类型的作业在同一时间共享相同的物理资源，既可以运行批处理作业也可以同时运行交互式查询服务器的应用。
3. 灵活的任务类型
除了传统的MapReduce外，YARN还可以支持其他类型的任务，如流式处理、图计算等，这为开发者提供了更多的选择空间。
YARN作为一种先进的资源管理系统，凭借其高效的管理能力和广泛的兼容性，已经成为大数据处理的基石之一，在未来，随着技术的不断进步和发展，我们有理由相信YARN将会发挥越来越重要的作用。
