Hadoop 教程 - Hadoop YARN核心源码分析

Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop框架中的资源管理器，它负责集群中资源的分配与调度，以及应用程序的生命周期管理。YARN的核心组件主要包括ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster等。下面是对YARN核心源码分析的一个概览：

1. YARN应用运行流程

第一阶段：Client提交应用至YARN

• JobSubmitter：客户端通过JobSubmitter提交作业到YARN。
• createApplicationSubmissionContext：创建ApplicationSubmissionContext对象，封装了应用的元数据，如Application ID、命令行参数、资源请求等。
• RMAppManager#submitApplication：提交ApplicationSubmissionContext给ResourceManager的RMAppManager。
• 作业提交调用层次：涉及多个服务交互，包括验证、持久化应用信息等。

第二阶段：YARN启动AppMaster

• AppMaster初始化：ResourceManager分配资源后，会在某个NodeManager上启动ApplicationMaster。
• AppMaster启动：执行初始化、注册到ResourceManager，并开始与NodeManager通信以请求资源。

第三阶段：调度执行应用进程

• 调度器：ResourceManager的调度器根据策略分配资源给各个ApplicationMaster。
• ApplicationMaster：进一步将资源分配给具体的任务（如Map/Reduce任务），并通过ContainerLauncher与NodeManager交互来启动容器执行任务。

关键组件源码分析

• YarnRPC：YARN对外提供的通信抽象类，通过配置yarn.ipc.rpc.class指定具体实现，默认是org.apache.hadoop.yarn.ipc.YarnRpcEngine。
• ResourceManager（RM）：负责全局资源的管理和调度，包含调度器和应用程序管理器等关键组件。
• NodeManager（NM）：每个节点上的资源和任务管理器，负责容器的生命周期管理及资源监控。
• ApplicationMaster（AM）：特定于应用程序的进程，负责与RM协商资源，并与NM通信以启动和监控任务。

多租户资源隔离

• YARN支持多租户资源隔离，可以通过配置队列策略来实现不同用户或组之间的资源分配隔离，类似于Kubernetes命名空间的概念。

源码分析方法论

• 分析时可关注关键接口、类的实现逻辑，如RM与AM的通信流程、资源请求与分配机制、NM的Container管理等。
• 使用调试工具（如IDE的调试功能）、日志分析、单元测试等手段深入理解源码工作原理。

参考资料

• CSDN博客、技术社区的文章提供了详细的YARN源码解析，包括客户端提交应用流程、NodeManager初始化及心跳机制等。
• 书籍如《Hadoop技术内幕：深入解析YARN架构设计与实现原理》提供了系统性的源码分析和设计思想解读。

进行YARN源码分析时，建议结合实际应用场景和需求，逐步深入理解其设计思路和实现细节。