YARN资源分配
在分布式计算框架Hadoop中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个资源管理器，用于调度和分配计算任务的资源。YARN的主要目标是提供一个通用的资源管理系统，以满足不同应用程序的资源分配需求。
YARN的基本概念
在了解YARN的资源分配机制之前，我们需要先了解一些基本概念。
- 资源管理器（ResourceManager）：YARN的核心组件，负责整个集群的资源管理和任务调度。ResourceManager将整个集群划分为多个容器（Container），每个容器可以被用于运行一个任务。
- 节点管理器（NodeManager）：每个集群节点上运行的服务，负责管理本地资源，与ResourceManager进行通信。NodeManager会向ResourceManager报告本地的可用资源情况，并接受来自ResourceManager的任务分配。
- 应用程序管理器（ApplicationMaster）：每个应用程序在YARN集群上运行时都会有一个ApplicationMaster负责任务的调度和管理。ApplicationMaster向ResourceManager请求资源，并与NodeManager协调任务的执行。
- 容器（Container）：是YARN分配给应用程序的资源单位，包括计算资源（CPU、内存）和网络资源（带宽、端口等）。
YARN的资源分配策略
YARN的资源分配是基于容器的，每个应用程序可以申请不同数量的容器，每个容器都有一定的资源限制。当一个应用程序启动时，它会向ResourceManager提交一个资源请求，指定所需的容器数量和每个容器的资源要求。
YARN根据可用的资源和当前的调度策略来决定是否分配容器给应用程序。常见的资源分配策略包括：
- 公平调度（Fair Scheduler）：按照应用程序提交的资源请求的大小和优先级进行调度。每个应用程序都会得到一定比例的资源，公平共享集群资源。
- 容量调度（Capacity Scheduler）：将集群划分为多个队列，每个队列都有一定比例的资源。每个队列可以被分配给一个或多个应用程序，按照队列的优先级和资源限制进行调度。
- 优先级调度（Priority Scheduler）：根据应用程序的优先级进行调度。优先级高的应用程序优先获得资源。
YARN资源分配示例
下面是一个简单的Python示例，演示了如何使用YARN进行资源分配和任务调度。
from yarn_api_client import ApplicationMaster, ApplicationMasterConfig
# 创建一个ApplicationMasterConfig对象，用于配置应用程序的参数
am_config = ApplicationMasterConfig(
application_name="MyApplication",
memory=512, # 每个容器的内存限制为512MB
vcores=1, # 每个容器的CPU核心数为1
num_containers=2 # 需要申请2个容器
)
# 创建一个ApplicationMaster对象，用于与ResourceManager进行通信
am = ApplicationMaster(am_config)
# 启动应用程序，向ResourceManager提交资源请求
am.start()
# 等待资源分配完成
am.wait_for_containers()
# 获取分配给应用程序的所有容器
containers = am.get_containers()
# 执行任务
for container in containers:
container_id = container.container_id
container_host = container.node_http_address
container_memory = container.memory
container_vcores = container.vcores
# 在容器中执行任务，这里只是一个示例，具体的任务逻辑根据实际需求编写
execute_task(container_id, container_host, container_memory, container_vcores)
# 任务执行完毕，停止应用程序
am.stop()
上述代码中，我们使用了yarn_api_client库来与YARN的ResourceManager进行通信。首先，我们创建一个ApplicationMasterConfig对象，配置应用程序的参数，包括应用程序名、每个容器的资源限制和需要申请的容器数量。然后，我们创建一个ApplicationMaster对象，用于与ResourceManager进行通信。