好的，各位观众老爷们，欢迎来到今天的“Hadoop YARN 大揭秘”专场！我是你们的老朋友，人称“代码界的段子手”，今天咱们不聊风花雪月，就聊聊这大数据世界里举足轻重的YARN。
各位是不是经常听到“Hadoop”、“MapReduce”、“YARN”这些词儿，感觉像三兄弟，但又分不清谁是老大，谁是老二？别急，今天我就用最接地气的方式，把它们的关系给您捋清楚，保证您听完之后，茅塞顿开，感觉自己也能去搭建一个Hadoop集群了！（当然，真要搭集群，还是得好好研究一下，我这只是入门级讲解哈 😜）
第一幕：历史的车轮，MapReduce的崛起
话说当年，Google发表了一篇名为“MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”的论文，犹如平地一声雷，震动了整个IT界。MapReduce横空出世，以其简单、高效的并行计算模型，迅速成为处理海量数据的利器。
想象一下，你有一堆散落在各个角落的报纸，要统计其中“经济”这个词出现的次数。如果是你自己一张张翻，估计得翻到天荒地老。但如果把这些报纸分给一群人，让他们各自统计自己手里的报纸，然后汇总结果，是不是就快多了？这就是MapReduce的思想精髓！
MapReduce主要分为两个阶段：
- Map阶段： 将原始数据切分成小块，分配给不同的节点进行处理。每个节点独立地进行映射（Mapping）操作，提取出我们需要的信息。就像上面例子中，每个人翻阅自己手里的报纸，找出“经济”这个词。
- Reduce阶段： 将Map阶段产生的中间结果进行汇总和归并。就像把每个人统计的“经济”词频汇总到一起，得到最终结果。
早期的Hadoop版本（Hadoop 1.0）直接将MapReduce作为其核心计算框架，这意味着：
- MapReduce既负责计算，又负责资源管理。 这就相当于让一个人既要干活，又要管仓库，累死个人！
- 资源利用率不高。 因为MapReduce的资源调度机制比较简单粗暴，经常出现资源闲置的情况。
这种设计在数据量较小的时候还能凑合用，但随着数据规模的爆炸式增长，问题就暴露出来了：
- 扩展性差： 很难支持大规模集群。
- 资源利用率低： 资源分配不灵活，导致资源浪费。
- 无法支持多种计算框架： 只能运行MapReduce任务，不能运行其他类型的应用程序。
这就像一个只知道埋头苦干的老黄牛，虽然能干，但效率不高，而且只会耕地，干不了其他活。
第二幕：YARN闪亮登场，资源管理的救星
为了解决这些问题，Hadoop 2.0引入了YARN（Yet Another Resource Negotiator），也就是我们今天的主角。YARN的出现，彻底改变了Hadoop的命运，让它从一头老黄牛变成了一个能够指挥千军万马的将军！
YARN的核心思想是资源管理与作业调度分离。它将资源管理和作业调度这两个核心功能拆分开来，分别由不同的组件负责：
- ResourceManager (RM)： 负责整个集群的资源管理和调度。它就像一个总指挥，负责分配资源给各个应用程序。
- NodeManager (NM)： 负责单个节点的资源管理和监控。它就像一个车间主任，负责管理自己车间的机器和工人。
- ApplicationMaster (AM)： 负责单个应用程序的管理和调度。它就像一个项目经理，负责管理自己的项目，并向ResourceManager申请资源。
让我们用一个生动的例子来理解YARN的工作流程：
假设你是一家工厂的老板（ResourceManager），现在有两个项目需要完成：一个是生产玩具（MapReduce任务），一个是生产汽车（Spark任务）。
- 以前： 你只能让一批工人先生产玩具，等玩具生产完之后，再让同一批工人生产汽车。这样效率很低，而且浪费时间。
- 现在有了YARN： 你把工厂的资源（机器、人力等）交给ResourceManager统一管理。然后，你分别雇佣了一个玩具项目经理（MapReduce ApplicationMaster）和一个汽车项目经理（Spark ApplicationMaster）。
- 玩具项目经理向ResourceManager申请资源，ResourceManager根据工厂的资源情况，分配一部分机器和工人给玩具项目经理。
- 汽车项目经理也向ResourceManager申请资源，ResourceManager同样会分配一部分资源给汽车项目经理。
- 两个项目经理各自负责自己项目的生产，互不干扰。
这样，玩具和汽车就可以同时生产，大大提高了效率。
YARN的架构示意图：
+-------------------+ +-------------------+
| ResourceManager |------>| NodeManager 1 |
+-------------------+ +-------------------+
^ | Container 1 (AM) |
| +-------------------+
| | Container 2 |
| +-------------------+
| | ... |
| +-------------------+
| | NodeManager 2 |
| +-------------------+
| | Container 1 |
| +-------------------+
| | ... |
| +-------------------+
| ...
|
| +-------------------+
+-------------------+ | NodeManager N |
| ApplicationMaster |<------| |
+-------------------+ +-------------------+
| Container 1 |
+-------------------+
| ... |
+-------------------+YARN的优势：
- 资源利用率高： YARN可以根据应用程序的需求动态分配资源，避免了资源浪费。
- 扩展性好： YARN可以支持大规模集群。
- 支持多种计算框架： YARN可以运行MapReduce、Spark、Flink等多种计算框架。
- 更好的容错性： YARN可以监控应用程序的运行状态，并在应用程序出现故障时进行重启或迁移。
第三幕：YARN在MapReduce任务调度中的作用
现在我们终于可以聚焦到今天的主题：YARN在MapReduce任务调度中的作用。
在Hadoop 2.0中，MapReduce不再直接管理资源，而是将这个任务交给了YARN。MapReduce应用程序需要通过YARN来申请资源，并运行在YARN管理的容器（Container）中。
MapReduce任务在YARN上的执行流程：
- 客户端提交MapReduce应用程序到ResourceManager。
- ResourceManager接收到请求后，在集群中选择一个NodeManager启动ApplicationMaster。 这个ApplicationMaster专门负责管理这个MapReduce应用程序。
- ApplicationMaster向ResourceManager注册，并申请资源。 它会根据MapReduce任务的需求，向ResourceManager申请运行MapTask和ReduceTask所需的资源。
- ResourceManager根据集群的资源情况，分配Container给ApplicationMaster。 Container是YARN中资源分配的基本单位，它包含了一定的CPU、内存、磁盘等资源。
- ApplicationMaster在分配到的Container中启动MapTask和ReduceTask。 这些Task负责执行MapReduce的计算逻辑。
- MapTask和ReduceTask运行过程中，会不断向ApplicationMaster汇报自己的状态。
- ApplicationMaster监控Task的运行状态，并在Task失败时进行重试。
- 当所有Task都执行完成后，ApplicationMaster向ResourceManager注销，并释放资源。
我们可以用一张表格来总结这个流程：
| 步骤 | 组件 | 动作 |
|---|---|---|
| 1 | 客户端 | 提交MapReduce应用程序到ResourceManager |
| 2 | ResourceManager | 接收到请求，选择一个NodeManager启动ApplicationMaster |
| 3 | ApplicationMaster | 向ResourceManager注册，并申请资源 |
| 4 | ResourceManager | 根据集群资源情况，分配Container给ApplicationMaster |
| 5 | ApplicationMaster | 在分配到的Container中启动MapTask和ReduceTask |
| 6 | MapTask/ReduceTask | 运行过程中，向ApplicationMaster汇报状态 |
| 7 | ApplicationMaster | 监控Task运行状态，失败时重试 |
| 8 | ApplicationMaster | 所有Task执行完成后，向ResourceManager注销，释放资源 |
YARN对MapReduce任务调度的影响：
- 资源隔离： YARN通过Container实现了资源隔离，避免了不同应用程序之间的资源竞争。
- 动态资源分配： YARN可以根据MapReduce任务的需求动态分配资源，提高了资源利用率。
- 容错性： YARN可以监控MapReduce任务的运行状态，并在任务失败时进行重试，提高了任务的可靠性。
- 更灵活的调度策略： YARN支持多种调度策略，例如FIFO、Capacity Scheduler、Fair Scheduler等，可以根据不同的需求选择合适的调度策略。
第四幕：YARN调度策略的百花齐放
YARN提供了多种调度策略，每种策略都有其优缺点，适用于不同的场景。下面我们简单介绍几种常见的调度策略：
- FIFO Scheduler (先进先出调度器)： 按照应用程序提交的顺序依次分配资源。就像排队买票一样，先来后到。
- 优点： 简单易懂，易于实现。
- 缺点： 可能会导致长作业阻塞短作业，影响整体效率。
- Capacity Scheduler (容量调度器)： 将集群资源划分为多个队列，每个队列分配一定的容量。应用程序提交到不同的队列，由队列内的调度器进行调度。
- 优点： 可以保证每个队列都有一定的资源，避免了资源饥饿。
- 缺点： 需要预先配置队列容量，不够灵活。
- Fair Scheduler (公平调度器)： 动态地将集群资源分配给所有正在运行的应用程序。每个应用程序都能获得公平的资源份额。
- 优点： 可以保证所有应用程序都能获得公平的资源，提高了整体效率。
- 缺点： 实现较为复杂。
选择哪种调度策略，需要根据实际情况进行权衡。例如，如果集群中主要运行一些短作业，可以选择Fair Scheduler；如果需要保证某些重要应用程序的资源，可以选择Capacity Scheduler。
第五幕：YARN的未来展望
YARN作为Hadoop的核心组件，在不断发展和完善。未来的YARN将更加智能化、自动化，能够更好地支持各种新型计算框架和应用场景。
- 支持GPU调度： 随着深度学习等应用的兴起，YARN需要支持GPU等异构资源的调度。
- 支持容器化： 将应用程序打包成容器，可以提高应用程序的部署效率和可移植性。
- 支持Serverless架构： 将计算任务分解成更小的函数，按需分配资源，进一步提高资源利用率。
总而言之，YARN的未来充满无限可能，它将继续引领大数据技术的发展潮流。
总结：
今天我们深入探讨了Hadoop YARN在MapReduce任务调度中的作用。从MapReduce的崛起，到YARN的闪亮登场，再到YARN在MapReduce任务调度中的具体流程，我们一步步揭开了YARN的神秘面纱。希望通过今天的讲解，各位观众老爷们能够对YARN有一个更深入的理解。
记住，YARN就像一个总指挥，负责管理整个Hadoop集群的资源，让各种应用程序（包括MapReduce）能够高效地运行。有了YARN，Hadoop才能真正发挥其强大的数据处理能力。
好了，今天的“Hadoop YARN 大揭秘”专场就到这里。感谢大家的收看，我们下期再见！👋