p>
一些常見的誤解脫胎于Hadoop，繼承了他的光環和生態，然而這也會給其帶來一定的困惑，首先就是光環一直被Hadoop給蓋住了，而且由于固有的慣性，大家會理所當然的認為Yarn只是Hadoop里的一個組件，有人會想過把Yarn拿出來單獨用么？然而，就像我在之前的一篇課程里，反復強調，Hadoop是一個軟件集合，包含分布式存儲，資源管理調度，計算框架三個部分
他們之間沒有必然的關系，是可以獨立開來的
而Yarn就是一個資源管理調度引擎，其一開始的設計目標就是為了通用，不僅僅是跑MR
現在基于Yarn之上的服務已經非常多，典型的比如Spark
這里還有另外一個誤區，MR目前基本算是離線批量的代名詞，這回讓人誤以為Yarn也只是適合批量離線任務的調度
其實不然，我在上面已經給出了分析，Yarn是完全可以保證長任務的穩定可靠的運行的
如何基于Yarn開發分布式程序本文不會具體教你如何使用Yarn的API，不過如果你想知道Yarn的API，但是又覺得官方文檔太過簡略，我這里倒是可以給出兩個建議：代碼使用范例可以參看SparkYarn相關的代碼
算的上是一個非常精簡的Yarn的adaptor
買本Yarn相關的書，了解其體系結構也有助于你了解其API的設計
接下來的內容會探討以下兩個主題：基于Yarn開發分布式程序需要做的一些準備工作基于Yarn開發容器調度系統的一些基本思路基于Yarn開發分布式程序需要做的一些準備工作肯定不能擼起袖子就開始干
開始動手前，我們需要知道哪些事情呢？Yarn原生的API太底層，太復雜了如果你想愉快的開發Yarn的應用，那么對Yarn的API進行一次封裝，是很有必要的
Yarn為了靈活，或者為了能夠滿足開發者大部分的需求，底層交互的API就顯得比較原始了
自然造成開發難度很大
這個也不是我一個人覺得，現在Apache的Twill，以及Hulu他們開發的時候Adaptor那一層，其實都是為了解決這個問題
那為什么我沒有用Twill呢，第一是文檔實在太少，第二是有點復雜，我不需要這么復雜的東西
我覺得，Twill與其開發這么多功能，真的不如好好寫寫文檔
最好是能開發一個解決一類問題的FrameworkYarn只是一個底層的資源管理和調度引擎
一般你需要基于之上開發一套解決特定問題的Framework
以Spark為例，他是解決分布式計算相關的一些問題
而以我開發的容器調度程序，其實是為了解決動態部署Web應用的
在他們之上，才是你的應用
比如你要統計日志，你只要在Spark上開發一個Application
比如你想要提供一個推薦系統，那么你只要用容器包裝下，就能被容器調度程序調度部署
所以通常而言，基于Yarn的分布式應用應該符合這么一個層次：Yarn->Adapter->Framework->ApplicationAdapter就是我第一條說的，你自個封裝了Yarn的API
Framework就是解決一類問題的編程框架，Application才是你真正要解決業務的系統
通過這種解耦，各個層次只要關注自己的核心功能點即可
保證你上層的Framework/Application可以移植Spark是個典型，他可以跑在Mesos上，也可以跑在Yarn上，還可以跑在自己上面（Standalone），實時上，泡在Yarn上的，以及跑Standalone模式的，都挺多的
這得益于Spark本身不依賴于底層的資源管理調度引擎
這其實也是我上面說的兩條帶來的好處，因為有了Adaptor，上層的Framework可以不用綁死在某個資源調度引擎上
而Framework則可以讓Applicaiton無需關注底層調度的事情，只要關注業務即可
另外，你費盡心機開發的Framework上，你自然是希望它能跑在的平臺上，已滿足的人的需求，對吧
基于Yarn開發容器調度系統的一些基本思路首先我們需要了解兩個概念：啞應用
所謂啞應用指的是無法和分布式系統直接進行交互，分布式系統也僅僅透過容器能進行生命周期的控制，比如關閉或者開啟的應用
典型的比如MySQL、Nginx等這些基礎應用
他們一般有自己特有的交互方式，譬如命令行或者socket協議或者HTTP協議
伴生組件
因為有了啞應用的存在，分布式系統為了能夠和這些應用交互，需要有一個代理
而這個代理和被代理的啞應用，具有相同的生命周期
典型的比如，某個服務被關停后，該事件會被分布式系統獲知，分布式系統會將該事件發送給Nginx的伴生組件，伴生組件轉化為Nginx能夠識別的指令，將停止的服務從Nginx的ProxyBackend列表中剔除
在容器調度系統中，如果Yarn的NodeManager直接去管理Docker則需要Yarn本身去做支持，我覺得這是不妥的
Yarn的職責就是做好資源管理，分配，調度即可，并不需要和特定的某個技術耦合，畢竟Yarn是一個通用型的資源調度管理框架
那基于上面的理論，我們基于Yarn，開發一套框架，這個框架會是典型的master-slave結構（這是Yarn決定的）
這個框架的slaves其實都是Docker的伴生對象
master可以通過這些Slave對容器實現間接的管理
我們簡單描述下他們的流程：用戶提交Application，申請資源；Yarn啟動Framework的master；Yarn啟動Framework的slave；slave連接上master，并且發送心跳，從而master知道slave的狀況slave啟動Docker，slave與被啟動的這個docker買粉絲ntainer一一對應；slave定時監控Container；slave發現買粉絲ntainercrash，slave自動退出，Yarn獲得通知，收回資源；master發現有節點失敗，發出新的節點要求，重新在另外一臺服務器上啟動slave，重復從2開始的步驟
這里還有一個問題，如果slave被正常殺掉，可以通過JVMShudownHook順帶把Container也關掉
但是如果slave被kill-9或者異常crash掉了，那么就可能導致資源泄露了
目前是這個信息是由master上報給集群管理平臺，該平臺會定時清理
你也可以存儲該信息，譬如放到Redis或者MySQL中，然后啟動后臺清理任務即可
了解了這個思路后，具體實施就變得簡單了，就是開發一個基于Yarn的master-slave程序即可，然后slave去管理對應的Docker容器，包括接受新的指令
master提供管理界面展示容器信息，運行狀態即可
當然，你還可以再開發一套FrameworkB專門和Nginx交互，這樣比如上面的系統做了節點變更，通知B的master，然后B的master通過自己的伴生組件Slave完成Nginx的更新，從而實現后端服務的自動變更和通知
當使用Spring Boot連接Docker部署的Kafka時，可能遇到一些問題導致連接失敗。以下是一些可能的原因和解決方法：
端口問題：首先，確保Kafka在Docker容器中使用的端口（默認為9092）與Spring Boot應用程序中配置的端口一致。如果Docker容器中的端口映射到宿主機上的不同端口，你需要在Spring Boot應用程序的配置文件中相應地更改端口號。
網絡問題：確保Spring Boot應用程序和Docker容器之間的網絡連接正常。你可以嘗試在Spring Boot應用程序中ping Docker容器的IP地址，以確保網絡連通性。
配置文件問題：檢查Spring Boot應用程序中Kafka的配置文件（例如application.properties或application.yml），確保其中的服務器地址和端口配置正確。特別是，要確保服務器地址是Docker容器的IP地址，而不是localhost或127.0.0.1，因為Spring Boot應用程序和Docker容器可能運行在不同的網絡環境中。
Kafka依賴問題：確保在Spring Boot應用程序的pom.xml文件中添加了正確的Kafka依賴。你可以根據使用的Kafka版本和Spring Boot版本選擇合適的依賴項。
防火墻或安全組問題：如果Spring Boot應用程序和Docker容器在不同的機器上運行，需要確保防火墻或安全組規則允許它們之間的通信。
如果以上方法都無法解決問題，你可以嘗試在Spring Boot應用程序中打印更詳細的日志信息，以便更好地了解連接失敗的原因。例如，你可以啟用Kafka客戶端的調試日志記錄，以便查看與Kafka連接相關的任何錯誤或警告消息。