Apache Hadoop YARN （Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）是一种新的 Hadoop 资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。

Apache Hadoop YARN (Yet Another Resource Negotiator) 是 Hadoop 架构中的资源管理器，从 Hadoop 2.0 版本开始引入。YARN 的设计目的是为了改进第一代 Hadoop MapReduce 模型的局限性，特别是资源利用率和多框架支持方面的问题。YARN 通过将作业调度和资源管理的功能分离，使得 Hadoop 集群能够更好地支持多种类型的数据处理应用，而不仅仅是 MapReduce。

YARN 的核心组件

  1. ResourceManager (RM):

    • 负责整个集群的资源管理和分配。它跟踪集群中所有可用的资源，并根据应用程序的需求动态地分配这些资源。
    • ResourceManager 包含两个主要组件：Scheduler 和 ApplicationsManager。
    • Scheduler 负责将资源分配给运行的应用程序，基于容量、队列等约束条件。
    • ApplicationsManager 负责处理来自客户端的请求，启动和监控 ApplicationMaster。

  2. NodeManager (NM):

    • 在每个节点上运行，负责该节点上的资源和容器的管理。
    • 它们定期向 ResourceManager 报告资源使用情况，并执行由 ApplicationMaster 发送的任务。

  3. ApplicationMaster (AM):

    • 每个应用程序有一个 ApplicationMaster 实例，它负责与 ResourceManager 协商获取资源，并与 NodeManager 通信以启动或停止任务。
    • ApplicationMaster 还负责监控应用程序的执行状态，并在失败时进行必要的恢复操作。

YARN 的优势

  • 资源利用率提高：通过集中式的资源管理，YARN 可以更高效地利用集群资源，减少资源浪费。
  • 多框架支持：除了 MapReduce 之外，YARN 还可以支持其他计算框架，如 Spark、Flink、Tez 等，使得同一个 Hadoop 集群可以同时运行不同类型的工作负载。
  • 灵活性增强：用户可以根据需要动态地请求和释放资源，提高了系统的灵活性和响应速度。

YARN 的应用场景

  • 大数据处理：支持大规模数据集的高效处理。
  • 实时分析：通过支持流处理框架，实现数据的实时分析。
  • 机器学习：为机器学习算法提供强大的计算能力。

总之，YARN 是 Hadoop 生态系统中一个重要的组成部分，它通过优化资源管理和任务调度，极大地增强了 Hadoop 集群的能力，使其成为现代大数据处理平台的核心之一。