09 | 为什么我们管Yarn叫作资源调度框架？

在深入探讨Yarn（Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）为何被称为资源调度框架之前，我们首先需要理解Yarn在大数据生态系统中的位置和作用。Yarn是Hadoop 2.0版本中引入的一个关键组件，它标志着Hadoop从一个单一的大数据计算引擎，发展成为集存储、计算、资源管理为一体的完整大数据平台。这一变革不仅提升了Hadoop的可扩展性和灵活性，还促进了大数据技术的多元化发展。本章将详细解析Yarn的设计背景、架构原理、工作流程，以及为何它被视为资源调度框架的核心要素。

一、Yarn的产生背景

在Hadoop 1.x版本中，MapReduce计算框架和分布式文件系统HDFS共同构成了Hadoop的核心。作业管理主要由JobTracker负责，它同时承担了资源管理和作业调度的双重职责。然而，这种设计存在诸多局限性：

1. 单点故障问题：JobTracker是整个系统的单点故障源，一旦出现故障，整个集群的作业调度将受到影响。
2. 扩展性差：随着集群规模的扩大，JobTracker需要处理的任务和资源请求急剧增加，导致性能瓶颈。
3. 资源利用率低：由于JobTracker与TaskTracker之间的紧密耦合，使得资源分配不够灵活，难以适应多样化的计算需求。

为了克服这些限制，Hadoop 2.0引入了Yarn，将资源管理和作业调度分离成两个独立的组件：ResourceManager（RM）和ApplicationMaster（AM）。这一变革不仅提高了系统的稳定性和可扩展性，还使得Hadoop能够支持多种计算框架，如Spark、Tez、Storm等，从而构建了一个更加开放和灵活的大数据生态系统。

二、Yarn的架构原理

Yarn的架构设计遵循了“依赖倒转原则”，即高层模块不应依赖于低层模块的具体实现，而应依赖于抽象接口。Yarn主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container四个核心组件构成：

1. ResourceManager（RM）：

   • 职责：作为全局的资源管理器，RM负责整个系统的资源管理和分配。它接收来自客户端的资源请求，并根据调度策略为应用程序分配资源。
   • 组件：RM由调度器（Scheduler）和应用程序管理器（Applications Manager, ASM）组成。调度器根据容量、队列等限制条件，将系统中的资源分配给各个应用程序；ASM则负责应用程序的提交、监控和故障恢复。

2. NodeManager（NM）：

   • 职责：负责管理集群中每个节点上的资源。NM接收来自RM的资源分配指令，并在本地节点上启动和管理Container。
   • 功能：NM定时向RM汇报本节点的资源使用情况和各个Container的运行状态，确保资源信息的实时性和准确性。

3. ApplicationMaster（AM）：

   • 职责：作为应用程序的代理，AM负责向RM申请资源，并根据应用程序的需求将资源分配给内部任务。AM还负责任务的监控和容错处理。
   • 流程：每个应用程序在Yarn上运行时，都会启动一个对应的AM。AM首先向RM注册自己，并申请资源。获得资源后，AM会在相应的NodeManager上启动Container，并在其中运行应用程序的任务。

4. Container：

   • 定义：Container是Yarn中的资源抽象，它封装了节点上的多维度资源，如内存、CPU、磁盘等。每个Container都是独立的资源单元，用于运行特定的任务。
   • 特点：Container是一个动态资源划分单位，其资源量根据应用程序的需求动态生成。Yarn通过轻量级资源隔离机制（如Cgroups）确保不同Container之间的资源隔离。

三、Yarn的工作流程

Yarn的工作流程可以概括为以下几个步骤：

1. 应用程序提交：

   • 客户端向ResourceManager提交应用程序，包括应用程序的配置信息、资源需求等。

2. 资源分配与ApplicationMaster启动：

   • ResourceManager根据集群资源和调度策略，为应用程序分配第一个Container，并在其中启动ApplicationMaster。
   • ApplicationMaster启动后，向ResourceManager注册自己，并开始申请后续的资源。

3. 资源申请与任务分发：

   • ApplicationMaster采用轮询的方式向ResourceManager申请资源。
   • ResourceManager根据调度策略分配资源，并通知相应的NodeManager启动Container。
   • ApplicationMaster在获得资源后，将任务分发到对应的Container上运行。

4. 任务执行与监控：

   • Container中的任务执行时，会向ApplicationMaster汇报自己的状态和进度。
   • ApplicationMaster监控任务的执行情况，并在必要时进行容错处理。

5. 资源释放与应用程序结束：

   • 当应用程序的所有任务都执行完成后，ApplicationMaster会向ResourceManager注销自己，并释放所有占用的资源。

四、Yarn作为资源调度框架的优势

Yarn之所以被称为资源调度框架，主要基于以下几个方面的优势：

1. 统一资源管理：Yarn通过ResourceManager实现了对集群资源的统一管理，为上层应用程序提供了一个统一的资源请求和分配接口。这使得不同计算框架能够共享集群资源，提高了资源利用率。

2. 灵活的资源调度：Yarn内置了多种资源调度算法（如Fair Scheduler、Capacity Scheduler等），并支持用户自定义调度算法。这种灵活性使得Yarn能够根据实际需求进行资源分配，满足不同应用场景的需求。

3. 高可用性：Yarn的架构设计遵循了高可用性原则，通过冗余部署和故障转移机制确保系统的稳定运行。即使在ResourceManager或NodeManager出现故障时，系统也能快速恢复并继续提供服务。

4. 多租户支持：Yarn支持多租户环境，允许多个用户或应用程序同时运行在同一个集群上。通过资源隔离和配额管理机制，Yarn确保了不同租户之间的资源使用互不干扰。

5. 可扩展性：Yarn的架构设计具有良好的可扩展性，能够支持大规模集群的部署和管理。随着集群规模的扩大，Yarn可以通过增加节点和优化调度策略来应对更高的计算需求。

综上所述，Yarn作为Hadoop生态系统中的资源调度框架，通过其独特的架构设计和工作流程，实现了对集群资源的统一管理、灵活调度和高效利用。它不仅支持多种计算框架的并发运行，还提高了系统的稳定性、可扩展性和多租户能力。因此，Yarn在大数据领域得到了广泛的应用和认可。