Apache Hadoop YARN （Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）是一种新的 Hadoop 资源管理器，前不久被提升为高层次的Hadoop子项目。

YARN最初是为了修复MapReduce实现里的明显不足，并对可伸缩性（支持一万个节点和二十万个内核的集群）、可靠性和集群利用率进行了提升。

YARN实现这些需求的方式是，把Job Tracker的两个主要功能（资源管理和作业调度/监控）分成了两个独立的服务程序——全局的资源管理（RM）和针对每个应用的应用 Master（AM），这样，一个应用要么是传统意义上的MapReduce任务，要么是任务的有向无环图（DAG）。

和Hadoop里的其他内容一样，YARN的资源管理和执行框架都是按主/从范例实现的——节点管理器（NM）运行、监控每个节点，并向资源管理器报告资源的可用性状态，和HDFS的架构相比，最终为系统里所有应用分配资源的是资源管理器。

特定应用的执行由应用Master控制，AM负责将一个应用分割成多个任务，并和资源管理器协调执行所需的资源。资源一旦分配好，应用Master就和节点管理器一起安排、执行、监控独立的应用任务。

YARN驱动使用“应用提交客户端（Application Submission Clien）”将一个“应用”提交给YARN资源管理器。借助“ClientRMProtocol”，客户端先获取一个新的“应用ID”，然后提交运行 “应用”。应用提交的信息里，包含应用Master要启动的Unix进程信息。提交信息还描述了应用运行要使用的本地文件/jar，执行需要的实际命令， 以及各种Unix环境设置等。可以在这里查看编写YARN驱动的详情。

需要注意的是，YARN并不会改变MapReduce编程模型，它只是应用开发人员使用的API。YARN提供了一种新的资源管理模型和实现，用来 执行MapReduce任务。因此，在最简单的情况下，现有的MapReduce应用仍然能照原样运行（需要重新编译），YARN只不过能让开发人员更精 确地指定执行参数。

另外，YARN可用来创建新的框架和除MapReduce之外的执行模型，可以同时利用Hadoop集群的计算能力和丰富的数据存储模型，来解决具 体的新问题。这些新的框架还可以利用YARN的资源管理，提供新的应用管理器实现。此外，这种架构还允许多个应用管理器同时存在，共享同一个Hadoop 集群和驻留在集群上的数据。

via InfoQ

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