对比k8s与yarn

在分布式系统资源管理领域，YARN（Yet Another Resource Negotiator） 和 Kubernetes（K8s） 是两种主流技术，但设计目标和适用场景有显著差异。以下是深度对比分析：

---

1. 核心定位对比

维度	YARN	Kubernetes
起源	Hadoop 生态（2012年）	Google Borg 的延续（2014年）
核心目标	大数据批处理作业的资源调度	容器化应用的编排与自动化管理
生态归属	Apache Hadoop 生态	CNCF（云原生计算基金会）
适用场景	Hadoop MapReduce、Spark 等批处理任务	微服务、Web应用、Serverless、AI训练等

---

2. 架构设计对比

(1) YARN 架构

graph TB RM(ResourceManager) --> NM1(NodeManager) RM --> NM2(NodeManager) AM1(ApplicationMaster) --> NM1 AM2(ApplicationMaster) --> NM2 Client --> RM

• 核心组件：
  • ResourceManager：全局资源调度，分配 Container。
  • NodeManager：节点资源监控与任务执行。
  • ApplicationMaster：单个应用的任务调度（如 Spark Driver）。
• 资源模型：基于 Container（内存、CPU核心数）静态分配。

(2) Kubernetes 架构

graph TB Master --> API_Server API_Server --> Scheduler API_Server --> Controller_Manager Master --> etcd Node1(Kubelet) --> Pod1 Node1 --> Pod2 Node2(Kubelet) --> Pod3

• 核心组件：
  • Master：API Server、Scheduler、Controller Manager。
  • Node：Kubelet（管理 Pod）、容器运行时（如 Docker）。
  • Pod：最小调度单元，包含一个或多个容器。
• 资源模型：基于 Pod 的动态资源请求（Requests/Limits）。

---

3. 关键能力对比

(1) 资源调度

• YARN：

  • 静态资源划分：通过队列（Queue）预分配资源（如 30% 给生产队列）。
  • 调度策略：Capacity Scheduler（队列容量保障）、Fair Scheduler（公平共享）。
  • 局限：不支持动态扩缩容，资源利用率较低。

• Kubernetes：

  • 动态调度：根据 Pod 的 requests/limits 自动选择节点。
  • 高级策略：节点亲和性（Node Affinity）、污点容忍（Taints/Tolerations）、优先级抢占。
  • 弹性伸缩：支持 Horizontal Pod Autoscaler（HPA）和 Cluster Autoscaler。

(2) 应用生命周期管理

• YARN：

  • 管理 有界任务（如 Spark 作业）：启动→运行→结束。
  • 无内置服务发现，需依赖外部工具（如 ZooKeeper）。

• Kubernetes：

  • 管理 长运行服务（如 Web Server）和 任务型作业（Job/CronJob）。
  • 内置服务发现（Service/DNS）、滚动更新、健康检查。

(3) 容错与高可用

• YARN：

  • ResourceManager HA：通过 ZooKeeper 实现主备切换。
  • 任务失败后由 ApplicationMaster 重试。

• Kubernetes：

  • Master 组件 HA：API Server 多副本 + etcd 集群。
  • Pod 故障自动重启，Deployment 保障副本数。

(4) 多租户与隔离

• YARN：

  • 通过队列实现资源隔离，进程级隔离（Container）。
  • 不支持细粒度权限控制（依赖 Hadoop Kerberos）。

• Kubernetes：

  • Namespace 隔离资源，结合 RBAC 控制权限。
  • 容器级隔离（Cgroups/Namespaces），安全性更高。

---

4. 性能与扩展性

指标	YARN	Kubernetes
集群规模	支持万级节点（Hadoop 生态优化）	官方支持 5000节点/15万 Pod
调度延迟	较高（秒级）	较低（毫秒级，优化后可达百毫秒）
资源利用率	较低（静态分配）	较高（动态分配 + 超卖）
扩展性	依赖 Hadoop 生态插件	通过 CRD（自定义资源）灵活扩展

---

5. 典型应用场景

YARN 更适合：

• 运行 Hadoop 生态任务（如 Hive on Tez、Spark on YARN）。
• 企业已有 Hadoop 集群，需统一管理批处理作业。
• 对容器化无强需求，追求与 HDFS 深度集成。

Kubernetes 更适合：

• 云原生应用：微服务、Serverless（Knative）、Service Mesh（Istio）。
• 混合负载：同时运行 Web 服务、AI 训练任务、定时作业。
• 多云/混合云部署：利用 K8s 的跨云一致性。

---

6. 与大数据生态的整合

• YARN：

  • 原生支持 Hadoop 组件（HDFS、MapReduce、Spark）。
  • 社区工具成熟，但扩展新框架（如 Flink）需适配。

• Kubernetes：

  • Spark：通过 spark-submit --master k8s 直接提交任务。
  • Flink：Native K8s 部署模式，支持 Session/Application 集群。
  • 挑战：存储层需对接 HDFS 或云存储（如 S3），网络配置复杂。

---

7. 运维复杂度对比

运维任务	YARN	Kubernetes
安装部署	需配置 Hadoop 生态组件（HDFS/ZK等）	工具链成熟（kubeadm、kops、RKE）
监控	依赖第三方工具（如 Ambari、Prometheus）	原生集成 Metrics API + 丰富生态（Grafana、Prometheus）
升级	版本兼容性复杂（如 HDP/CDH 升级）	滚动升级支持良好（kubeadm upgrade）
学习成本	熟悉 Hadoop 生态	需掌握容器、Pod、Service 等概念

---

8. 未来趋势

• YARN：在 Hadoop 存量市场仍占重要地位，但增长放缓。
• Kubernetes：
  • 大数据领域：Spark/Flink 等框架积极支持 Native K8s 模式。
  • Serverless：K8s 成为底层标准（如 AWS EKS、Azure AKS）。
  • 混合架构：K8s 与 YARN 共存（如 YuniKorn 调度器在 K8s 上模拟 YARN 行为）。

---

总结：选型建议

• 选择 YARN 当：

  • 已有 Hadoop 集群且主要运行 MapReduce/Spark 批处理作业。
  • 追求与 HDFS 的零成本集成。
  • 无需容器化或复杂生命周期管理。

• 选择 Kubernetes 当：

  • 新建云原生体系，需统一管理微服务和大数据任务。
  • 需要弹性伸缩、多云部署能力。
  • 愿意投入容器化改造和运维学习成本。

• 混合方案：
  使用 K8s 运行在线服务 + YARN 管理离线计算，通过数据湖（如 HDFS/S3）联通两者。