深入理解 Hadoop 核心组件 Yarn：架构、配置与实战

一、Hadoop 三大件概述

Hadoop 作为大数据领域的基石，其核心由三大组件构成：

HDFS（分布式文件系统）：负责海量数据的分布式存储，通过数据分块和副本机制保障可靠性，是大数据存储的基础设施。

MapReduce（分布式计算框架）：基于 "分而治之" 思想，将复杂计算任务拆解为 Map 和 Reduce 阶段，实现大规模数据的并行处理。

Yarn（资源管理器）：作为 Hadoop 的 "操作系统"，负责集群资源（内存、CPU、带宽等）的统一管理与调度。它诞生于 Hadoop 生态，如今已演进为独立的通用资源管理系统，可支持 MapReduce、Spark 等多种计算框架运行。

二、Yarn 的核心组成部分

Yarn 采用主从架构，由四大核心组件协同工作：

1. ResourceManager（RM，资源管理器）------ 集群的 "总指挥"

角色：Yarn 集群的唯一主节点，全局管理所有资源（内存 / CPU / 网络等），协调各个应用程序对资源的请求。

关键模块：

调度器（Scheduler）：根据资源分配策略（如容量调度、公平调度）为应用程序分配资源，不负责监控任务状态。

应用管理器（ApplicationManager）：管理所有应用程序的生命周期，包括应用程序提交、失败重试等。

2. NodeManager（NM，节点管理器）------ 单节点的 "大管家"

角色：运行在集群每个节点上，负责管理本节点的资源（CPU / 内存 / 磁盘等），监控容器状态，并与 ResourceManager 通信汇报节点健康情况。

核心职责：

启动并监控 Container，

执行 ResourceManager 的资源分配指令。管理本地日志和任务运行环境。

3. Container（容器）------ 资源的 "封装载体"

定义：Yarn 中资源分配的最小单位，封装了一组具体资源（如 2GB 内存 + 1 个 CPU 核心），类似于轻量级虚拟机。

特点：

每个 Container 归属于特定应用程序，资源隔离性强。

支持动态扩展，根据任务需求调整资源配置。

4. ApplicationMaster（AM，应用管理器）------ 任务的 "项目经理"

角色：每个应用程序（如 MapReduce 作业）的专属管理者，负责与 ResourceManager 协商资源、与 NodeManager 交互启动任务，并监控作业进度。

核心功能：

分解作业为多个任务（如 MapTask/ReduceTask），

并为任务申请资源。处理任务失败和重试，协调任务间依赖关系。

三、Yarn 的配置与搭建实战

1. 环境准备

集群规划：假设 3 节点集群（bigdata01 为主节点，bigdata02/bigdata03 为从节点）。

配置文件路径 ：所有配置文件位于/opt/installs/hadoop/etc/hadoop/目录。

2. 关键配置步骤

（1）指定 MapReduce 运行平台为 Yarn

复制代码

<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
</configuration>

（2）配置 ResourceManager 主节点

复制代码

<property>
    <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
    <value>bigdata01</value> <!-- 主节点主机名 -->
</property>

（3）启用 MapReduce Shuffle 服务（用于数据传输）

复制代码

<property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
    <value>mapreduce_shuffle</value>
</property>

（4）配置权限与 Classpath（避免 AppMaster 启动失败）

复制代码

<!-- hadoop-env.sh中添加 -->
export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
export YARN_NODEMANAGER_USER=root

<!-- yarn-site.xml中添加 -->
<property>
    <name>yarn.application.classpath</name>
    <value>/opt/installs/hadoop/etc/hadoop:/opt/installs/hadoop/share/hadoop/common/lib/*:...</value> <!-- 完整路径需包含Hadoop各模块依赖 -->
</property>

（5）分发配置文件至从节点

复制代码

# 在主节点执行
cd /opt/installs/hadoop/etc/hadoop/
xsync.sh mapred-site.xml yarn-site.xml  # xsync为自定义同步脚本，需提前配置

3. 启动与停止命令

服务	启动命令	停止命令	说明
HDFS	`start-dfs.sh`	`stop-dfs.sh`	管理 HDFS namenode/datanode
Yarn	`start-yarn.sh`	`stop-yarn.sh`	管理 ResourceManager/NodeManager
全集群	`start-all.sh`	`stop-all.sh`	同时启动 HDFS 和 Yarn
单独启动 RM	`yarn --daemon start resourcemanager`	`yarn --daemon stop resourcemanager`	仅操作主节点 RM
单独启动 NM	`yarn --daemon start nodemanager`	`yarn --daemon stop nodemanager`	仅操作当前节点 NM

验证启动状态 ：访问 Yarn Web 界面 http://bigdata01:8088，查看集群资源使用情况和应用列表。

四、Yarn 实战：WordCount 案例

1. 准备数据

本地文件 ：创建wc.txt并写入内容：

复制代码

hadoop spark hello hadoop
spark hello flink world
scala python python scala

hdfs dfs -mkdir /home
hdfs dfs -put /home/wc.txt /home

2. 运行 MapReduce 作业

复制代码

# 执行Hadoop自带的WordCount示例
hadoop jar /opt/installs/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.6.jar wordcount /home/wc.txt /home/output

3. 查看结果

复制代码

hdfs dfs -cat /home/output/part-r-00000
# 输出结果（示例）：
# hadoop    2
# hello     2
# spark     2