引言

在大数据处理领域，Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为Hadoop 2.x版本中的资源管理系统，扮演着至关重要的角色。YARN通过将资源管理与作业调度分离，提供了更灵活和高效的资源管理机制。本文将深入探讨YARN资源调度的核心组件，包括Resourcemanager、Nodemanager、ApplicationMaster和调度器，以及它们如何协同工作以实现高效的资源管理和调度。

Resourcemanager

1. 角色与功能

Resourcemanager是YARN集群中的核心组件，负责整个集群的资源管理和调度。其主要功能包括：

• 资源管理：Resourcemanager负责管理集群中的所有资源，包括CPU、内存、磁盘和网络带宽等。它通过与Nodemanager通信，收集各个节点的资源使用情况，并根据调度策略分配资源。
• 作业调度：Resourcemanager根据调度器的策略，决定如何将资源分配给不同的应用程序。它维护一个全局视图，了解集群中所有节点的资源状态和应用程序的资源需求。
• 高可用性：为了确保Resourcemanager的高可用性，YARN支持主备Resourcemanager配置。当主Resourcemanager发生故障时，备Resourcemanager可以迅速接管，保证集群的正常运行。

2. 架构与工作流程

Resourcemanager的架构主要包括以下几个模块：

• 调度器（Scheduler）：负责根据资源需求和调度策略，将资源分配给不同的应用程序。YARN提供了多种调度器，如CapacityScheduler和FairScheduler。
• 应用程序管理器（ApplicationManager）：负责管理集群中的所有应用程序，包括应用程序的提交、监控和终止。它与ApplicationMaster通信，协调应用程序的资源分配和任务执行。
• 资源监控器（ResourceMonitor）：负责监控集群中各个节点的资源使用情况，收集Nodemanager的心跳信息，并更新集群的资源状态。

Nodemanager

1. 角色与功能

Nodemanager是YARN集群中的节点代理，负责管理单个节点的资源和容器。其主要功能包括：

• 资源管理：Nodemanager负责管理节点上的CPU、内存、磁盘和网络资源，确保这些资源能够被应用程序的容器使用。
• 容器管理：Nodemanager负责创建、启动、监控和销毁容器。容器是YARN中资源分配的基本单位，每个容器运行一个应用程序的任务。
• 心跳检测：Nodemanager定期向Resourcemanager发送心跳信号，报告节点的资源使用情况和容器的状态。Resourcemanager通过心跳检测来监控节点的健康状况。

2. 架构与工作流程

Nodemanager的架构主要包括以下几个模块：

• 本地资源管理器（LocalResourceManager）：负责管理节点上的本地资源，如磁盘空间和文件系统。它确保应用程序所需的本地资源能够被正确分配和使用。
• 容器执行器（ContainerExecutor）：负责启动和停止容器，管理容器的生命周期。它与操作系统交互，确保容器能够正确运行。
• 日志管理器（LogManager）：负责管理容器的日志文件，收集和存储容器的输出日志，便于故障排查和性能分析。

ApplicationMaster

1. 角色与功能

ApplicationMaster是YARN中每个应用程序的代理，负责协调应用程序的资源分配和任务执行。其主要功能包括：

• 资源请求：ApplicationMaster向Resourcemanager提交资源请求，请求所需的CPU、内存等资源。Resourcemanager根据调度策略，将资源分配给ApplicationMaster。
• 任务管理：ApplicationMaster负责管理应用程序的所有任务，包括任务的启动、监控和终止。它与Nodemanager通信，协调任务的执行。
• 容错机制：ApplicationMaster负责处理应用程序的故障恢复。当任务所在的节点发生故障时，ApplicationMaster可以重新调度任务到其他健康的节点上继续执行。

2. 架构与工作流程

ApplicationMaster的架构主要包括以下几个模块：

• 资源协商器（ResourceNegotiator）：负责与Resourcemanager协商资源，请求和释放资源。它根据应用程序的需求，动态调整资源请求。
• 任务调度器（TaskScheduler）：负责调度应用程序的任务，决定任务的执行顺序和资源分配。它与Nodemanager通信，协调任务的执行。
• 监控器（Monitor）：负责监控应用程序的任务执行情况，收集任务的状态信息，并报告给Resourcemanager。

调度器

1. 角色与功能

调度器是YARN中负责资源分配的核心组件，它根据调度策略，将资源分配给不同的应用程序。YARN提供了多种调度器，如CapacityScheduler和FairScheduler。

• CapacityScheduler：基于队列的调度器，支持多租户和资源隔离。它将集群资源划分为多个队列，每个队列分配一定的资源配额。CapacityScheduler根据队列的资源需求和配额，动态调整资源的分配。
• FairScheduler：基于公平原则的调度器，支持资源共享和优先级调度。它根据应用程序的资源需求和优先级，动态调整资源的分配，确保所有应用程序能够公平地共享集群资源。

2. 架构与工作流程

调度器的架构主要包括以下几个模块：

• 队列管理器（QueueManager）：负责管理调度器中的队列，包括队列的创建、配置和资源分配。它根据调度策略，动态调整队列的资源配额。
• 资源分配器（ResourceAllocator）：负责根据调度策略，将资源分配给不同的应用程序。它与Resourcemanager和ApplicationMaster通信，协调资源的分配和释放。
• 监控器（Monitor）：负责监控调度器的资源分配情况，收集调度器的性能指标，并报告给Resourcemanager。

协同工作

1. 资源请求与分配

当用户提交一个应用程序时，Resourcemanager会启动一个ApplicationMaster实例。ApplicationMaster向Resourcemanager提交资源请求，请求所需的CPU、内存等资源。Resourcemanager根据调度器的策略，将资源分配给ApplicationMaster。

2. 任务执行

ApplicationMaster收到资源分配后，与Nodemanager通信，请求启动容器。Nodemanager负责创建和启动容器，并在容器中执行应用程序的任务。ApplicationMaster监控任务的执行情况，收集任务的状态信息，并报告给Resourcemanager。

3. 资源释放

当应用程序的任务完成或失败时，ApplicationMaster向Resourcemanager释放资源。Resourcemanager将资源重新分配给其他应用程序，确保集群资源的高效利用。

案例分析

1. Yarn在电商推荐系统中的应用

某大型电商平台使用YARN来运行其推荐系统的机器学习模型训练任务。通过配置CapacityScheduler，将集群资源划分为多个队列，分别用于在线服务和离线训练。运维团队通过监控平台实时监测集群的资源使用情况和作业调度情况，及时调整资源分配，确保推荐系统的稳定运行。

2. Yarn在金融风控系统中的应用

某金融机构使用YARN来支持其风控系统的实时数据处理。通过YARN的FairScheduler，为风控引擎分配专用的资源队列，保证风控任务的实时性和优先级。运维团队配置了主备Resourcemanager和Nodemanager的心跳检测机制，确保在节点故障时能够迅速恢复，保障风控系统的高可用性。

结论

YARN资源调度的核心组件包括Resourcemanager、Nodemanager、ApplicationMaster和调度器，它们通过协同工作，实现了高效的资源管理和调度。通过合理的配置和优化，YARN能够满足不同应用场景的需求，帮助企业更好地挖掘数据价值，实现业务创新和增长。随着大数据技术的不断发展，YARN将在更多场景中发挥其价值，成为大数据处理的核心引擎。

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