YARN

Qu’est-ce que YARN ?

YARN, acronyme de Yet Another Resource Negotiator, est le cerveau de la gestion des ressources au sein de l’écosystème Hadoop. Il orchestre de manière centralisée les ressources du cluster, telles que le CPU et la mémoire, pour les allouer dynamiquement aux différentes applications qui en ont besoin.

Définition détaillée de YARN

Introduit avec Hadoop 2.0, YARN a marqué une évolution majeure par rapport à l’architecture monolithique de la première version de Hadoop. Auparavant, le framework MapReduce était seul responsable à la fois du traitement des données et de la gestion des ressources. Cette conception présentait des limitations en termes de scalabilité, d’efficacité et de flexibilité, car elle ne pouvait exécuter que des applications MapReduce. YARN a été conçu pour surmonter ces obstacles en dissociant la gestion des ressources du traitement des applications. Cette séparation a transformé Hadoop en une plateforme de données beaucoup plus polyvalente et puissante, capable de prendre en charge une grande variété de moteurs de traitement de données en plus de MapReduce, tels que Apache Spark, Apache Flink et Apache Storm. En substance, YARN a fait de Hadoop un système d’exploitation distribué pour le Big Data.

Le développement de YARN a été motivé par la nécessité de faire évoluer Hadoop au-delà du traitement par lots (batch processing) et de répondre aux besoins croissants des entreprises en matière d’analyse de données en temps réel, de traitement de graphes et d’apprentissage automatique. En fournissant une couche de gestion des ressources générique et extensible, YARN a ouvert la porte à une nouvelle génération d’applications distribuées pouvant s’exécuter sur un cluster Hadoop. Cette flexibilité a permis aux organisations de consolider leurs infrastructures de données et d’exécuter une plus grande diversité de charges de travail sur un seul et même cluster, optimisant ainsi l’utilisation des ressources et réduisant les coûts opérationnels.

L’un des principes fondamentaux de YARN est le concept de multi-location (multi-tenancy), qui permet à plusieurs applications et frameworks de partager les ressources d’un cluster de manière sécurisée et efficace. YARN garantit que chaque application reçoit les ressources dont elle a besoin pour s’exécuter correctement, tout en veillant à ce qu’aucune application ne monopolise l’ensemble du cluster. Cette capacité à gérer des charges de travail mixtes et à garantir une répartition équitable des ressources est essentielle pour les environnements de Big Data d’aujourd’hui, où de nombreux utilisateurs et services différents doivent coexister et accéder aux mêmes données.

Comment fonctionne YARN ?

L’architecture de YARN est basée sur un modèle maître-esclave. Le composant maître est le ResourceManager (RM), qui est le gestionnaire de ressources global du cluster. Le RM est responsable de l’arbitrage des ressources entre toutes les applications en cours d’exécution. Il dispose de deux composants principaux : le Scheduler et l’ApplicationsManager. Le Scheduler est un planificateur pur qui alloue les ressources aux applications en fonction de politiques configurables, telles que la capacité (CapacityScheduler) ou l’équité (FairScheduler). L’ApplicationsManager est responsable de la gestion des soumissions d’applications, du lancement de l’ApplicationMaster (AM) de chaque application et du redémarrage de l’AM en cas de défaillance.

Sur chaque nœud de données du cluster s’exécute un agent esclave appelé NodeManager (NM). Le NM est responsable de la gestion des ressources du nœud sur lequel il s’exécute, de la surveillance de l’utilisation des ressources (CPU, mémoire, disque, réseau) et de la communication de l’état du nœud au RM. Lorsqu’une application est soumise, le RM lance un processus spécifique à l’application appelé ApplicationMaster (AM). L’AM est responsable de la négociation des ressources nécessaires à l’application auprès du RM, du suivi de l’état des tâches de l’application et de la communication avec les NM pour lancer les conteneurs dans lesquels les tâches s’exécuteront. Un conteneur est une abstraction qui représente un ensemble de ressources (par exemple, une certaine quantité de mémoire et un certain nombre de cœurs de processeur) sur un nœud. En isolant les applications les unes des autres dans des conteneurs, YARN garantit qu’elles ne peuvent pas interférer les unes avec les autres et qu’elles ne peuvent utiliser que les ressources qui leur ont été allouées.

Quels sont les avantages de YARN par rapport à l’architecture originale de Hadoop ?

L’introduction de YARN a apporté de nombreux avantages par rapport à l’architecture originale de Hadoop (Hadoop 1.0). Le principal avantage est la flexibilité. En séparant la gestion des ressources du traitement des données, YARN permet à Hadoop d’exécuter une grande variété de frameworks de traitement, et pas seulement MapReduce. Cela a ouvert la voie à l’utilisation de moteurs plus modernes et plus performants comme Apache Spark pour l’analyse en mémoire, Apache Flink pour le traitement de flux en temps réel et TensorFlow pour l’apprentissage automatique, le tout sur le même cluster Hadoop. Cette polyvalence a transformé Hadoop d’un simple système de traitement par lots en une plateforme de données complète.

Un autre avantage majeur est l’amélioration de la scalabilité et de l’utilisation des ressources. Dans Hadoop 1.0, le JobTracker était un point de défaillance unique et un goulot d’étranglement potentiel pour la scalabilité. YARN a résolu ce problème en distribuant les responsabilités de gestion des tâches à des ApplicationMasters spécifiques à chaque application. De plus, YARN permet une allocation dynamique des ressources, ce qui signifie que les ressources sont allouées aux applications en fonction de leurs besoins réels et sont libérées dès qu’elles ne sont plus nécessaires. Cela conduit à une bien meilleure utilisation globale du cluster par rapport à l’allocation statique des slots MapReduce dans Hadoop 1.0.

YARN est-il toujours pertinent à l’ère du cloud et de Kubernetes ?

Avec l’avènement du cloud computing et la popularité croissante des plateformes d’orchestration de conteneurs comme Kubernetes, la question de la pertinence de YARN se pose. Kubernetes est devenu le standard de facto pour le déploiement et la gestion d’applications conteneurisées dans le cloud, et de nombreux frameworks de Big Data, y compris Spark, peuvent désormais s’exécuter nativement sur Kubernetes. Cependant, YARN conserve sa pertinence dans de nombreux scénarios, en particulier dans les déploiements sur site (on-premise) et dans les environnements où l’écosystème Hadoop est profondément ancré. Pour les organisations qui ont investi massivement dans des clusters Hadoop, YARN reste la solution de gestion des ressources la plus mature et la mieux intégrée.

De plus, des efforts sont en cours pour améliorer l’intégration entre YARN et Kubernetes. Des projets comme Apache Submarine permettent de gérer des charges de travail d’apprentissage automatique sur YARN et Kubernetes de manière transparente. L’avenir verra probablement une coexistence et une convergence des deux technologies, où les organisations choisiront la plateforme la plus adaptée à leurs besoins spécifiques. YARN pourrait continuer à exceller dans la gestion de charges de travail de Big Data à grande échelle et à l’état (stateful), tandis que Kubernetes pourrait être privilégié pour les applications sans état (stateless) et les microservices.

Applications concrètes

YARN est utilisé par des milliers d’entreprises dans le monde pour une grande variété d’applications de Big Data. Dans le secteur financier, les banques utilisent YARN pour exécuter des modèles de détection de fraude en temps réel sur des flux de transactions. Dans le commerce électronique, les entreprises comme eBay et Alibaba utilisent YARN pour analyser le comportement des utilisateurs et personnaliser les recommandations de produits. Dans le domaine de la santé, les chercheurs utilisent YARN pour traiter de grands ensembles de données génomiques et accélérer la découverte de nouveaux médicaments. Les entreprises de télécommunications utilisent YARN pour analyser les données de réseau et optimiser les performances de leurs infrastructures. En bref, partout où de grands volumes de données doivent être traités et analysés, YARN joue un rôle crucial en fournissant la plateforme de gestion des ressources nécessaire.

YARN et les métiers de la Data

Pour les professionnels de la donnée, une bonne compréhension de YARN est essentielle. Les Data Engineers, qui sont responsables de la construction et de la maintenance des pipelines de données, doivent savoir comment configurer et optimiser YARN pour garantir des performances et une fiabilité optimales. Ils doivent être familiers avec les différents schedulers, les paramètres de configuration des ressources et les outils de surveillance de YARN. Les Data Scientists, qui développent et déploient des modèles d’apprentissage automatique à grande échelle, doivent comprendre comment YARN alloue les ressources à leurs applications Spark ou TensorFlow. Une connaissance de YARN leur permet de s’assurer que leurs modèles disposent des ressources nécessaires pour s’entraîner et s’exécuter efficacement. Pour en savoir plus sur les métiers de la data, vous pouvez consulter notre glossaire et nos formations en bootcamp.

Pour plus d’informations sur YARN, vous pouvez consulter la documentation officielle d’Apache Hadoop ou la page Wikipedia sur Hadoop.