YARN

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YARN 초보자를 위한 전문 가이드

YARN 개요

YARN(Yet Another Resource Negotiator)은 아파치 하둡 프레임워크의 핵심적인 자원 관리 시스템입니다. 하둡 1.0에서는 하둡 분산 파일 시스템 (HDFS)과 맵리듀스가 하나의 프레임워크 내에서 결합되어 있었습니다. 이는 유연성이 부족하고 다른 컴퓨팅 모델을 지원하기 어렵다는 단점이 있었습니다. YARN은 이러한 문제를 해결하기 위해 등장했으며, 자원 관리와 작업 스케줄링을 분리함으로써 하둡 생태계를 확장하고 다양한 데이터 처리 프레임워크를 통합할 수 있도록 했습니다.

YARN의 핵심 목표는 클러스터 자원의 효율적인 활용과 다양한 데이터 처리 엔진에 대한 지원입니다. 이를 통해 하둡은 단순한 배치 처리 시스템에서 벗어나 실시간 분석, 기계 학습 등 다양한 워크로드를 처리할 수 있게 되었습니다.

YARN의 주요 구성 요소

YARN은 크게 세 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다.

**ResourceManager (RM):** 클러스터 전체의 자원 관리자 역할을 합니다. 각 노드의 자원 정보를 수집하고, 애플리케이션의 자원 요청을 받아 적절한 자원을 할당합니다. RM은 클러스터 내에서 단일 지점의 실패 지점이 되지 않도록 고가용성을 지원합니다.
**NodeManager (NM):** 각 노드에서 실행되는 에이전트입니다. RM으로부터 자원 할당을 받고, 컨테이너를 관리하며, 애플리케이션의 작업을 실행합니다. NM은 노드의 CPU, 메모리, 디스크 등의 자원 사용량을 모니터링하고 RM에 보고합니다.
**ApplicationMaster (AM):** 각 애플리케이션을 위한 프로세스입니다. RM과 협상하여 자원을 요청하고, NM에 작업을 할당하며, 작업의 진행 상황을 모니터링합니다. AM은 애플리케이션의 종류에 따라 다른 방식으로 구현될 수 있습니다. 예를 들어, 스파크의 AM은 스파크 애플리케이션의 작업을 관리하고, 맵리듀스의 AM은 맵리듀스 작업을 관리합니다.

YARN의 작동 방식

YARN의 작동 방식은 다음과 같습니다.

1. **애플리케이션 제출:** 사용자는 클라이언트를 통해 애플리케이션을 YARN 클러스터에 제출합니다. 2. **애플리케이션 등록:** 클라이언트는 애플리케이션을 RM에 등록합니다. RM은 애플리케이션 ID를 할당하고, AM을 실행할 노드를 선택합니다. 3. **AM 시작:** RM은 선택된 노드의 NM에 AM을 실행하도록 지시합니다. 4. **자원 요청:** AM은 애플리케이션이 필요로 하는 자원을 RM에 요청합니다. 5. **자원 할당:** RM은 클러스터의 자원 가용성을 고려하여 AM의 요청을 승인하고, NM에 컨테이너를 할당하도록 지시합니다. 6. **작업 실행:** AM은 할당받은 컨테이너에 애플리케이션의 작업을 할당합니다. NM은 컨테이너 내에서 작업을 실행합니다. 7. **작업 완료:** 작업이 완료되면, AM은 RM에 결과를 보고합니다. 8. **애플리케이션 완료:** 모든 작업이 완료되면, AM은 RM에 애플리케이션 완료를 보고하고 종료됩니다.

컨테이너

컨테이너는 YARN에서 자원의 추상화 단위입니다. 컨테이너는 특정 노드에서 실행되는 프로세스를 위한 자원(CPU, 메모리, 디스크, 네트워크 등)의 집합입니다. AM은 애플리케이션의 작업을 실행하기 위해 NM에 컨테이너를 요청합니다. 컨테이너는 애플리케이션이 실행되는 격리된 환경을 제공합니다.

YARN 컨테이너 구성 요소
구성 요소
CPU
메모리
디스크
네트워크

YARN의 스케줄러

YARN은 다양한 스케줄러를 지원합니다. 스케줄러는 RM에서 자원 할당 결정을 내리는 역할을 합니다. YARN에서 일반적으로 사용되는 스케줄러는 다음과 같습니다.

**FIFO 스케줄러:** 가장 간단한 스케줄러로, 애플리케이션을 제출된 순서대로 자원을 할당합니다.
**Capacity 스케줄러:** 클러스터 자원을 여러 큐로 나누고, 각 큐에 할당량을 설정합니다. 각 큐는 자신의 할당량 내에서 애플리케이션을 스케줄링합니다.
**Fair 스케줄러:** 각 애플리케이션에 공정하게 자원을 할당합니다. 애플리케이션이 완료될 때까지 최소 자원 할당량을 보장합니다.

스케줄링 전략은 클러스터의 워크로드 특성과 성능 목표에 따라 선택해야 합니다.

YARN과 다른 프레임워크의 통합

YARN은 다양한 데이터 처리 프레임워크와 통합될 수 있습니다. 예를 들어, 테즈, 스파크, 플링크, 프레스토 등은 YARN 위에서 실행될 수 있습니다. 이러한 프레임워크는 YARN의 자원 관리 기능을 활용하여 클러스터 자원을 효율적으로 사용하고, 확장성을 확보할 수 있습니다.

YARN의 고급 기능

**다중 큐:** Capacity 스케줄러를 사용하여 클러스터 자원을 여러 큐로 나누고, 각 큐에 다른 정책을 적용할 수 있습니다.
**자원 태깅:** 자원에 태그를 부여하여 특정 애플리케이션이 특정 유형의 자원을 사용하도록 제한할 수 있습니다.
**블랙리스트:** 특정 애플리케이션 또는 사용자를 블랙리스트에 등록하여 클러스터 자원 접근을 제한할 수 있습니다.
**전용 노드:** 특정 애플리케이션을 위해 전용 노드를 할당하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.
**YARN 웹 UI:** YARN 클러스터의 상태를 모니터링하고, 애플리케이션을 관리하기 위한 웹 기반 인터페이스를 제공합니다.

YARN 모니터링 및 문제 해결

YARN 클러스터를 효율적으로 운영하기 위해서는 모니터링과 문제 해결이 중요합니다. YARN 웹 UI를 사용하여 클러스터의 상태, 애플리케이션의 진행 상황, 자원 사용량 등을 모니터링할 수 있습니다. 또한, YARN 로그를 분석하여 오류를 진단하고, 성능 문제를 해결할 수 있습니다. 모니터링 도구를 활용하면 더욱 효율적인 관리가 가능합니다.

YARN과 관련된 기술 분석 및 전략

YARN 환경에서의 성능 최적화는 다음과 같은 요소를 고려해야 합니다.

**자원 할당:** 애플리케이션의 요구 사항에 맞는 적절한 자원을 할당해야 합니다. 너무 적은 자원을 할당하면 성능이 저하되고, 너무 많은 자원을 할당하면 자원 낭비가 발생할 수 있습니다.
**스케줄링:** 클러스터의 워크로드 특성에 맞는 적절한 스케줄러를 선택해야 합니다.
**데이터 지역성:** 데이터를 처리하는 작업이 가능한 한 데이터가 저장된 노드에서 실행되도록 해야 합니다.
**컨테이너 크기:** 컨테이너 크기를 적절하게 설정해야 합니다. 너무 작은 컨테이너는 오버헤드를 증가시키고, 너무 큰 컨테이너는 자원 낭비를 초래할 수 있습니다.
**병렬 처리:** 애플리케이션을 병렬로 처리하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.

YARN 거래량 분석 (가상 시나리오)

YARN 클러스터의 성능과 관련된 데이터 (예: 작업 완료 시간, 자원 사용량)를 수집하고 분석하여 클러스터의 효율성을 평가하고 개선할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 시간대에 특정 유형의 작업이 많이 발생하면 해당 시간대에 해당 유형의 작업을 처리하기 위한 자원을 추가로 할당할 수 있습니다. 데이터 시각화 도구를 활용하여 분석 결과를 효과적으로 제시할 수 있습니다.

YARN 관련 추가 정보

하둡 공식 문서: YARN에 대한 자세한 정보를 제공합니다.
클라우데라 YARN 문서: 클라우데라에서 제공하는 YARN 관련 문서입니다.
호튼웍스 YARN 문서: 호튼웍스에서 제공하는 YARN 관련 문서입니다.
YARN 튜토리얼: YARN 사용 방법을 배우는 데 도움이 되는 튜토리얼입니다.
YARN 커뮤니티: YARN 관련 질문을 하고 답변을 얻을 수 있는 커뮤니티입니다.

결론

YARN은 현대적인 빅데이터 처리 환경에서 필수적인 요소입니다. YARN의 기본 개념과 작동 방식을 이해하고, 고급 기능을 활용하면 클러스터 자원을 효율적으로 관리하고 다양한 데이터 처리 프레임워크를 통합할 수 있습니다. 끊임없는 학습과 지속적인 개선을 통해 YARN 환경을 최적화하고, 빅데이터 분석의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.

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