hadoop框架与核心组件刨析（三）YARN

一、负载均衡的概念

负载均衡（Load Balancing）是一种将工作负载（如网络流量、计算任务或数据请求）分配到多个资源（如服务器、计算节点或存储设备）的技术，目的是优化资源使用、最大化吞吐量、最小化响应时间，并避免单个资源过载。负载均衡广泛应用于计算机网络、分布式系统、云计算等领域。

负载均衡的核心目标

1. 提高性能：通过将负载分配到多个资源，避免单个资源成为瓶颈，从而提高系统的整体性能。
2. 提高可用性：如果一个资源发生故障，负载均衡可以将流量或任务重定向到其他健康的资源，确保系统持续可用。
3. 扩展性：负载均衡使得系统可以动态地添加或移除资源，以适应不断变化的工作负载需求。
4. 资源优化：通过合理分配负载，避免资源闲置或过载，提高资源利用率。

负载均衡的类型

1. 硬件负载均衡：

   • 使用专用硬件设备（如F5 BIG-IP、Cisco ACE）来实现负载均衡。
   • 优点：高性能、高可靠性。
   • 缺点：成本高、扩展性有限。

2. 软件负载均衡：

   • 使用软件（如Nginx、HAProxy、Apache HTTP Server）来实现负载均衡。
   • 优点：灵活性高、成本低、易于扩展。
   • 缺点：性能可能不如硬件负载均衡。

3. DNS负载均衡：

   • 通过DNS服务器将域名解析到多个IP地址，实现负载均衡。
   • 优点：简单易用。
   • 缺点：缺乏精细的控制，无法动态调整。

负载均衡的算法

负载均衡器根据特定的算法决定如何分配负载，常见的算法包括：

1. 轮询（Round Robin）：

   • 依次将请求分配给每个资源，循环往复。
   • 适用于资源性能相近的场景。

2. 加权轮询（Weighted Round Robin）：

   • 根据资源的权重分配请求，性能更强的资源获得更多的负载。
   • 适用于资源性能差异较大的场景。

3. 最少连接（Least Connections）：

   • 将请求分配给当前连接数最少的资源。
   • 适用于长连接或会话保持的场景。

4. IP哈希（IP Hash）：

   • 根据客户端IP地址的哈希值分配请求，确保同一客户端的请求始终分配到同一资源。
   • 适用于需要会话一致性的场景。

5. 响应时间（Response Time）：

   • 将请求分配给响应时间最短的资源。
   • 适用于对响应时间敏感的场景。

负载均衡的应用场景

1. Web服务器负载均衡：

   • 将用户请求分配到多个Web服务器，提高网站的性能和可用性。

2. 数据库负载均衡：

   • 将数据库查询请求分配到多个数据库节点，提高数据库的读写性能。

3. 应用服务器负载均衡：

   • 将计算任务分配到多个应用服务器，提高应用的并发处理能力。

4. 内容分发网络（CDN）：

   • 将用户请求分配到离用户最近的CDN节点，减少延迟并提高内容传输速度。

5. 云计算负载均衡：

   • 在云环境中动态分配计算资源，以适应变化的负载需求

二、YARN

YARN（Yet Another Resource Negotiator） 是 Apache Hadoop 生态系统中的核心组件之一，负责集群资源管理和作业调度。它的引入将资源管理与作业调度分离，提升了 Hadoop 的扩展性和灵活性。

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YARN 的核心功能

1. 资源管理：

   • 管理集群中的计算资源（如 CPU、内存）。

   • 将资源分配给不同的应用程序。

2. 作业调度：

   • 根据策略（如 FIFO、容量调度、公平调度）分配资源。

3. 多租户支持：

   • 允许多个应用程序（如 MapReduce、Spark、Flink）共享集群资源。

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YARN 的架构

YARN 采用主从架构，主要包括以下组件：

1. ResourceManager (RM)：（存在单点故障但是可基于zookeeper实现HA）

   • 主节点，负责全局资源管理和调度。

   • 包含两个子组件：

     • Scheduler：纯调度器，根据策略分配资源。

     • ApplicationsManager：管理应用程序的生命周期。

2. NodeManager (NM)：

   • 从节点，负责单个节点上的资源管理和任务执行。

   • 向 RM 汇报资源使用情况，并执行 RM 的指令。

3. ApplicationMaster (AM)：

   • 每个应用程序有一个 AM，负责与 RM 协商资源，并协调任务的执行。

   • 与 NM 通信，启动和监控任务。

4. Container：

   • 资源抽象单位，封装了 CPU、内存等资源。

   • 应用程序的任务在 Container 中运行。

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YARN 的工作流程

1. 客户端提交应用程序到 RM。

2. RM 为该应用程序分配一个 Container，并启动 AM。

3. AM 向 RM 注册，并申请资源。

4. RM 根据调度策略分配资源。

5. AM 与 NM 通信，在分配的 Container 中启动任务。

6. 任务执行期间，AM 监控任务状态并向 RM 汇报。

7. 应用程序完成后，AM 注销并释放资源。

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YARN 的优势

1. 高扩展性：

   • 支持大规模集群（数千个节点）。

2. 灵活性：

   • 支持多种计算框架（如 MapReduce、Spark、Tez）。

3. 资源利用率高：

   • 动态分配资源，避免资源浪费。

4. 多租户支持：

   • 允许多个用户和应用程序共享集群资源。

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YARN 的调度器

1. FIFO Scheduler：

   • 先进先出，简单但不适合多用户场景。

2. Capacity Scheduler：

   • 将集群资源划分为多个队列，每个队列有固定的资源容量。

3. Fair Scheduler：

   • 动态平衡资源分配，确保所有应用程序公平共享资源。

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YARN 的应用场景

1. 大数据处理：

   • 支持 MapReduce、Spark 等计算框架。

2. 实时计算：

   • 支持 Flink、Storm 等流处理框架。

3. 机器学习：

   • 支持 TensorFlow on YARN、MLlib on Spark 等。