【深入浅出Yarn架构与实现】21Yarn基础库概述

一、主要使用的库

• Protocol Buffers：是 Google 开源的序列化库，具有平台无关、高性能、兼容性好等优点。YARN 将其用到了 RPC 通信中，默认情况 下，YARN RPC 中所有参数采用 Protocol Buffers 进行序列化 / 反序列化。


• Apache Avro：是 Hadoop 生态系统中的 RPC 框架，具有平台无关、支持动态模式(无需编译)等优点，Avro 的最初设计动机是解决 YARN RPC 兼容性和扩展性 差等问题。


• RPC 库：YARN 仍采用了 MRv1 中的 RPC 库，但其中采用的默认序列化方法被替换成了 Protocol Buffers。


• 服务库和事件库 :YARN 将所有的对象服务化，以便统一管理(比创建、销毁等)， 而服务之间则采用事件机制进行通信，不再使用类似 MRv1 中基于函数调用的方式。


• 状态机库：YARN 采用有限状态机描述一些对象的状态以及状态之间的转移。引入状态机模型后，相比 MRv1， YARN 的代码结构更加清晰易懂。

二、第三方开源库介绍

一）Protocol Buffers

1、简要介绍#

Protocol Buffers 是 Google 开源的一个语言无关、平台无关的通信协议，其小巧、高效和友好的兼容性设计，使其被广泛使用。
【可以类比 java 自带的 Serializable 库，功能上是一样的。】

Protocol buffers are Google’s language-neutral, platform-neutral, extensible mechanism for serializing structured data – think XML, but smaller, faster, and simpler. You define how you want your data to be structured once, then you can use special generated source code to easily write and read your structured data to and from a variety of data streams and using a variety of languages.

核心特点：

• 语言、平台无关


• 简洁


• 高性能


• 兼容性好

2、安装环境#

以 mac 为例（其他平台方式请自查）

# 1) brew安装
brew install protobuf

# 查看安装目录
$ which protoc
/opt/homebrew/bin/protoc

# 2) 配置环境变量
vim ~/.zshrc

# protoc (for hadoop)
export PROTOC="/opt/homebrew/bin/protoc"

source ~/.zshrc

# 3) 查看protobuf版本
$ protoc --version
libprotoc 3.19.1


3、写个 demo#

1）创建个 maven 工程，添加依赖



com.google.protobuf
protobuf-java
3.19.1




2）根目录新建 protobuf 的消息定义文件 student.proto

syntax = "proto3"; // 声明为protobuf 3定义文件
package tutorial;

option java_package = "com.shuofxz.learning.student"; // 生成文件的包名
option java_outer_classname = "StudentProtos"; // 类名

message Student { // 待描述的结构化数据
string name = 1;
int32 id = 2;
optional string email = 3; //optional 表示该字段可以为空

message PhoneNumber { // 嵌套结构
string number = 1;
optional int32 type = 2;
}

repeated PhoneNumber phOne= 4; // 重复字段
}


3）使用 protoc 工具生成消息对应的Java类（在 proto 文件目录执行）

protoc -I=. --java_out=src/main/java student.proto


可以在对应的文件夹下找到 StudentProtos.java 类，里面写了序列化、反序列化等方法。