《深入解析YARN架构设计与实现原理》第2章 YARN设计理念与基本架构【2.3】

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2.3 YARN 基本设计思想
9 P" |/ [" z! O( T' [本节我们通过对比两代MapReduce的基本框架和编程模型来帮助读者理解YARN的基本设计思想。
2.3.1 基本框架对比
: L; i+ `7 r7 [, e. T1 W+ t在Hadoop 1.0中， JobTracker由资源管理（ 由TaskScheduler模块实现） 和作业控制（ 由JobTracker中多个模块共同实现） 两部分
组成， 具体如图2-6所示。 当前Hadoop MapReduce之所以在可扩展性、 资源利用率和多框架支持等方面存在不足， 正是由于
Hadoop对JobTracker赋予的功能过多而造成负载过重。 此外， 从设计角度上看， Hadoop未能够将资源管理相关的功能与应用程序
相关的功能分开， 造成Hadoop难以支持多种计算框架。
图2-6 第一代MapReduce框架基本架构
下一代MapReduce框架的基本设计思想是将JobTracker的两个主要功能， 即资源管理和作业控制（ 包括作业监控、 容错
1 `$ n0 v( R5 j$ ?+ l& r: @等） ， 分拆成两独立的进程， 如图2-7所示。 资源管理进程与具体应用程序无关， 它负责整个集群的资源（ 内存、 CPU、 磁盘
等） 管理， 而作业控制进程则是直接与应用程序相关的模块， 且每个作业控制进程只负责管理一个作业。 这样， 通过将原有
, f% `- q9 u" rJobTracker中与应用程序相关和无关的模块分开， 不仅减轻了JobTracker负载， 也使得Hadoop支持更多的计算框架。
图2-7 下一代MapReduce框架基本架构
从资源管理角度看， 下一代MapReduce框架实际上衍生出了一个资源统一管理平台YARN， 它使得Hadoop不再局限于仅支持
/ a+ c! w5 l! d# r- a, jMapReduce一种计算模型， 而是可无限融入多种计算框架， 且对这些框架进行统一管理和调度。
2.3.2 编程模型对比
前面提到MRv1主要由编程模型（ 由新旧API组成） 、 数据处理引擎（ 由MapTask和ReduceTask组成） 和运行时环境（ 由一个
JobTracker和若干个TaskTracker组成） 三部分组成， 为了保证编程模型的向后兼容性， MRv2重用了MRv1中的编程模型和数据处
/ i) h2 N+ ?- |# D3 _6 b/ `3 f理引擎， 但运行时环境被完全重写， 具体如下。
❑编程模型与数据处理引擎： MRv2重用了MRv1中的编程模型和数据处理引擎。 为了能够让用户应用程序平滑迁移到
Hadoop 2.0中， MRv2应尽可能保证编程接口的向后兼容性， 但由于MRv2本身进行了改进和优化， 它在向后兼容性方面存在少量
问题。 MapReduce应用程序编程接口有两套， 分别是新API（ mapred） 和旧API （ mapredue） [17] ， MRv2可做到以下兼容性： 采用
) I( e, z" M7 b, BMRv1旧API编写的应用程序， 可直接使用之前的JAR包将程序运行在MRv2上； 但采用MRv1新API编写的应用程序则不可以， 需
' R' }; h; w: ~& C+ k要使用MRv2编程库重新编译并修改不兼容的参数和返回值， 具体将在第8章介绍。
❑运行时环境： MRv1的运行时环境主要由两类服务组成， 分别是JobTracker和TaskTracker。 其中， JobTracker负责资源和任
7 J$ y( \9 Y% K务的管理与调度， TaskTracker负责单个节点的资源管理和任务执行。 MRv1将资源管理和应用程序管理两部分混杂在一起， 使得
它在扩展性、 容错性和多框架支持等方面存在明显缺陷。 而MRv2则通过将资源管理和应用程序管理两部分剥离开， 分别由
2 d! ?8 Q& b7 r5 x# x+ y# wYARN和ApplicationMaster负责， 其中， YARN专管资源管理和调度， 而ApplicationMaster则负责与具体应用程序相关的任务切分、
任务调度和容错等， 具体如图2-8所示。
图2-8 下一代MapReduce框架基本架构
9 e! R$ m/ v, ^4 E* T/ p[17] MapReduce新旧API介绍可参考《 Hadoop技术内幕： 深入解析MapReduce架构设计与实现原理》 一书中的第3 章。