运行在YARN上的计算框架

随着YARN的成熟和稳定（2013年8月25日已经发布beta版），必将形成一个以YARN为核心的生态系统，在该生态系统中，所有计算相关的框架可 运行在一个YARN集群中（由于YARN本身设计上的一些问题，目前还难以运行通用的服务，比如Web Server、HBase等，未来趋势肯定是各类系统或者服务可运行在一个集群中，进行统一资源管理和调度）。为了关注该方向的技术动态和发展趋势，本博 客开辟一个“运行在YARN上的框架”（framework-on-yarn）专栏，欢迎各位关注。作为这个专栏***篇文章，将介绍一下这种模式的好处以 及当前运行在YARN上相对而言较为成熟的计算框架。

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1. 将框架运行在YARN上带来的好处

随着YARN的的成熟和稳定，各类应用程序可以运行在一个YARN集群中进行统一资源管理和调度，这样带来的变化如下：

（1）应用程序部署变得更加简单

管理员只需部署YARN服务即可，各类应用程序框架不再自带服务，无需实现部署，它们已经变成了客户端编程库（library），由YARN提供的分布式缓存机制分发到各个节点上；

（2）服务部署变得简单

用户可以通过运行一个应用程序的方式部署一套服务，比如Storm服务，至于jar包拷贝等工作，完全由YARN自动完成，部署完成后，用户像使用普通的Storm集群那样使用Storm-On-YARN

（3）多版本共享集群资源（简单的隔离）

由于YARN只负责资源管理和调度，至于其上运行什么应用或者服务，完全由用户自己决定，这使得用户可在YARN上运行多个同类服务实例，比如运行 多个Storm实例供不同类型的应用，YARN本身可以为这些实例提供隔离机制（Cgroups）。有了YARN之后，用户开发新的框架或者应用程序时， 可不必在考虑资源隔离问题。

（4）资源弹性管理

由于多类应用运行在一个YARN集群中，比如离线计算、实时计算、DAG计算等，YARN可根据不同类型的应用程序压力情况，调整对应的资源使用量，实现资源弹性管理。

2. 目前可运行在YARN上的计算框架

运行在YARN上的框架，包括MapReduce-On-YARN, Spark-On-YARN, Storm-On-YARN和Tez-On-YARN。

（1）MapReduce-On-YARN：YARN上的离线计算，YARN发行版中自带该实现，随着YARN的稳定，MRv1运行方式会被淘汰；

（2）Spark-On-YARN：YARN上的内存计算；

（3）Storm-On-YARN：YARN上的实时/流式计算；

（4）Tez-On-YARN：YARN上的DAG计算

3. 其他相关文章阅读

我之前写过一些类似的文章，有兴趣的读者可阅读以下几篇：

（1）Storm On YARN：http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/storm-on-yarn/

（2）Tez On YARN：http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/apache-tez-newest-progress/

（3）利用下一代Hadoop YARN构建弹性计算平台：http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/use-hadoop-yarn-to-build-a-cloud-system/

（4）从问题域触发理解Hadoop生态系统：http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/rethinking-hadoop-from-problems-solved/

（5）解析Google资源管理系统Omega：http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/google-omega/

（6）浅谈Omega/Torca/Mesos/YARN一类系统：http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/borg-yarn-mesos-torca-corona/

（7）多集群下资源共享方案介绍：http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/multi-clusters-sharing-resources/

原文链接：http://dongxicheng.org/framework-on-yarn/distributed-computing-framework-on-yarn/

网页名称：运行在YARN上的计算框架
文章链接：http://www.hantingmc.com/qtweb/news2/56102.html

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