Apache Hadoop YARN (Yet Another Resource Negotiator)是Hadoop的一个关键组件，用于资源管理和作业调度。它是Hadoop生态系统中的第二代资源管理器，通过为应用程序提供灵活的资源管理和作业调度，使得Hadoop能够更好地支持大规模数据处理和分布式计算。
YARN的设计理念是将资源管理和作业调度从Hadoop MapReduce中分离出来，使得Hadoop能够支持其他计算框架，如Apache Spark、Apache Flink等。这种架构的变化带来了更高的灵活性和可扩展性，使得Hadoop可以支持更多的应用场景。
YARN的核心概念是资源管理器（ResourceManager）和节点管理器（NodeManager）。ResourceManager负责整个集群的资源管理和作业调度，而NodeManager负责单个节点上的资源分配和任务执行。
流程图如下所示：
flowchart TD
A[提交应用程序] -->|1. 请求资源| B[ResourceManager]
B -->|2. 分配容器| C[NodeManager]
C -->|3. 执行任务| D[执行任务]
D -->|4. 报告状态| C
D -->|5. 完成任务| B
YARN的工作流程如下：
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应用程序提交：用户通过命令行或API提交应用程序的描述信息，包括应用程序的名称、资源需求、启动脚本等。
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请求资源：ResourceManager接收到应用程序的请求后，根据应用程序的资源需求进行资源分配。
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分配容器：ResourceManager根据可用资源和应用程序的需求，向各个NodeManager分配容器（Container），每个容器包含一定的CPU和内存资源。
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执行任务：NodeManager接收到容器分配的请求后，根据应用程序的启动脚本，在容器中启动任务。
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报告状态：任务在执行过程中，会定期向NodeManager报告任务的状态，包括运行进度、错误信息等。
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完成任务：当任务执行完成后，会向NodeManager报告任务完成的状态，NodeManager会将资源释放回ResourceManager。
以下是一个简单的示例，展示了如何使用YARN提交一个Hadoop MapReduce作业：
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.yarn.client.api.YarnClient;
import org.apache.hadoop.yarn.conf.YarnConfiguration;
public class YarnExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new YarnConfiguration();
YarnClient yarnClient = YarnClient.createYarnClient();
yarnClient.init(conf);
yarnClient.start();
Job job = Job.getInstance(conf, "Yarn Example");
job.setJarByClass(YarnExample.class);
job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("input"));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("output"));
job.waitForCompletion(true);
yarnClient.stop();
}
}
上述示例代码创建了一个名为"Yarn Example"的作业，并设置了作业的输入路径和输出路径。通过job.setMapperClass()和job.setReducerClass()方法，我们可以指定作业的Mapper和Reducer类。一旦设置完成，我们可以通过job.waitForCompletion(true)方法提交作业，并等待作业完成。
Apache Hadoop YARN是Hadoop生态系统中的一个重要组件，它提供了灵活的资源管理和作业调度功能，使得Hadoop能够更好地支持大规模数据处理和分布式计算。通过理解YARN的工作原理和使用方法，开发人员可以更好地利用Hadoop的强大功能，实现各种复杂的数据处理任务。
