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YARN的三大核心组件及各自作用
YARN（Yet Another Resource Negotiator）采用 主从（Master-Slave）架构，其核心由三大组件构成，分别负责 资源管理、节点资源监控和任务协调。
| 组件 | 角色 | 核心作用 |
|---|---|---|
| ResourceManager（RM） | 主节点 | 全局资源调度器，负责整个集群的资源分配和作业调度。 |
| NodeManager（NM） | 从节点 | 单个节点的资源代理，管理本机资源（CPU、内存）并执行任务。 |
| ApplicationMaster（AM） | 任务协调者 | 每个应用程序独有的进程，负责向RM申请资源，并协调任务的执行与容错。 |
1. ResourceManager（RM）—— 集群资源的总调度官
作用：
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资源分配：管理集群所有节点的资源（CPU、内存），根据调度策略（如CapacityScheduler、FairScheduler）分配给不同应用。
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作业调度：接收客户端提交的作业，启动对应的ApplicationMaster（AM）。
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容错监控：监控AM的运行状态，失败时重新分配资源。
关键点：
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两个核心子组件：
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Scheduler（调度器）：纯资源分配器，不关心应用逻辑。
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ApplicationsManager（应用管理器）：负责AM的启动与生命周期管理。
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单点故障问题：生产环境需通过 HA（高可用） 配置多个RM避免单点故障。
2. NodeManager（NM）—— 单个节点的资源管家
作用：
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资源管理：监控本节点的资源使用情况（如CPU、内存、磁盘），定期向RM汇报。
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任务执行：根据RM和AM的指令，启动/停止Container（资源容器），运行具体任务（如MapTask、Spark Executor）。
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本地化优化：优先使用数据本地化（Data Locality）的Container，减少网络传输。
关键点：
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每个从节点（DataNode）通常部署一个NM，与HDFS的DataNode共存。
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若NM失效，RM会将该节点标记为不可用，并重新调度其上的任务。
3. ApplicationMaster（AM）—— 单个应用的指挥官
作用：
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资源协商：向RM申请资源（Container），并协商资源需求（如“需要10个Container运行Map任务”）。
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任务协调：与NM通信，在分配的Container中启动/监控任务（如MapReduce的MapTask或Spark的Executor）。
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容错处理：任务失败时，重新申请资源或调整执行策略。
关键点：
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每个应用一个AM：例如，一个MapReduce作业或一个Spark作业都有自己的AM。
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轻量级设计：AM本身也是运行在Container中的进程，由RM动态分配资源启动。
三大组件协作流程（以MapReduce为例）
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提交作业：客户端向RM提交MapReduce作业。
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启动AM：RM分配一个Container，启动该作业的AM。
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申请资源：AM向RM注册，并申请运行MapTask的Container资源。
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分配资源：RM根据调度策略，通知NM启动Container。
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执行任务：NM在Container中运行MapTask，AM监控任务状态。
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作业完成：AM向RM注销，释放资源。
为什么需要YARN？
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解耦资源与计算：在Hadoop 1.0中，MapReduce既负责计算又管理资源，导致扩展性差。YARN将资源管理抽象化，支持多计算框架（如Spark、Flink）。
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提高集群利用率：允许多个应用共享集群资源，避免资源浪费。
总结：
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RM 是集群的“大脑”，负责宏观资源调度。
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NM 是“四肢”，负责单个节点的任务执行。
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AM 是“项目经理”，为每个应用协调资源和任务。
通过这三者的协作，YARN实现了高效的分布式资源管理，成为Hadoop生态的基石。