《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
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
4 A6 U, [9 ]! V% L' M5 s7 |2 x! G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
% R- I* z) Q$ b7 X; m9 ~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。
" d3 M- ^! H0 m* ^7 D8 C3 d图2-6 第一代MapReduce框架基本架构
2 g. ?7 x( L/ n  M. y+ @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
' S' G0 o6 W( {+ {# t$ p! I" F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
1 y+ w# `6 C8 p9 [$ z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
JobTracker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。
' m" _) I0 C% }3 S$ U图2-7 下一代MapReduce框架基本架构
- {' L8 f3 h9 E; d- a' L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
3 s4 ^; }3 Y6 @" pMapReduce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。
" p% F; J2 C. k6 T  _) ]$ L% @, u2.3.2 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
* W/ d1 B: S# D0 A8 XJobTracker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
. m6 Y: r! u  c/ c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
- B- Z4 |) F+ O/ P% `3 Q' ], jMRv1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
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。
- ^3 Z5 l8 h+ A5 S/ y❑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
( o4 _+ }8 l; q7 s& {% d+ I5 _3 |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
; h1 I9 o, I. B# ~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
3 C8 z/ {$ T1 c8 j+ q: W4 h7 nYARN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
7 c7 }" B; n  C[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。  
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