Apache Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的一个资源管理平台，它负责集群资源的分配和调度。Yarn中的资源隔离机制主要是为了确保在多租户环境中，不同的应用程序能够公平、有效地共享集群资源，同时还要保证系统的稳定性和安全性。Yarn的资源隔离可以从几个方面来考虑：

1. 资源分配器（Scheduler）：
2. Yarn有多种资源分配器，如CapacityScheduler和FairScheduler，它们都支持多租户环境。
3. CapacityScheduler：按照队列来分配资源，每个队列都有一定的容量，保证了资源按照预设的容量比例分配。
4. FairScheduler：动态地调整资源分配，以确保所有应用程序获得公平的资源份额。
5. 资源隔离：
6. CPU隔离：通过Cgroups（Control Groups）来控制CPU资源的使用，确保应用程序不会超出分配给它的CPU资源。
7. 内存隔离：Yarn NodeManager会监控容器的内存使用情况，如果超出预设的限制，可能会触发OOM（Out of Memory）杀手终止过量使用内存的进程。
8. 安全隔离：
9. 使用Linux Container Executor（LCE）或Container-Managed Security（CMS）来为每个容器提供安全的运行环境。
10. 通过Kerberos等安全机制进行用户身份的验证和授权。
11. 磁盘隔离：
12. 通过HDFS存储策略或者本地磁盘的配额管理来隔离磁盘资源。
13. 网络隔离：
14. 可以通过设置网络带宽限制来控制应用程序的网络资源使用。

Yarn通过这些机制确保了在一个大数据集群中，各种应用程序和作业能够合理地共享资源，避免资源的争夺导致的服务下降或者失败。同时，通过隔离机制，Yarn还能够保护系统不受恶意应用程序的影响。

如何使用配置实现资源隔离

在YARN中，实现资源隔离的配置主要集中在几个方面，包括对CPU、内存等资源的限制，以及安全性方面的配置。下面是一些关键的配置项，它们可以帮助实现资源隔离：

1. CPU资源隔离：
2. yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores：定义NodeManager节点上可用的虚拟CPU核心数。
3. yarn.nodemanager.linux-container-executor.cgroups.mount：启用Cgroups（Control Groups）以实现更细粒度的资源隔离和控制。
4. yarn.nodemanager.linux-container-executor.cgroups.mount-path：指定Cgroups的挂载路径。
5. 内存资源隔离：
6. yarn.nodemanager.resource.memory-mb：定义NodeManager节点上可用的内存量（以MB为单位）。
7. yarn.scheduler.minimum-allocation-mb：设置YARN应用程序可以请求的最小内存量。
8. yarn.scheduler.maximum-allocation-mb：设置YARN应用程序可以请求的最大内存量。
9. 安全隔离配置：
10. yarn.nodemanager.linux-container-executor.group：设置运行容器的Linux用户组，用于安全隔离。
11. yarn.nodemanager.container-executor.class：设置YARN使用的容器执行器类，例如使用org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.LinuxContainerExecutor以使用Cgroups进行资源隔离。
12. 磁盘和网络隔离：
13. 虽然YARN本身不直接提供磁盘和网络隔离的配置项，但可以通过Linux系统级的配置（如磁盘配额、网络带宽限制等）来实现。
14. 调度器配置：
15. 对于CapacityScheduler，可以在capacity-scheduler.xml中配置不同队列的资源使用比例，实现资源的隔离和分配。
16. 对于FairScheduler，可以在fair-scheduler.xml中配置，以确保各个应用程序公平地共享资源。

这些配置项可以在YARN的配置文件中设置，如yarn-site.xml、capacity-scheduler.xml和fair-scheduler.xml等。正确配置这些参数，可以有效地实现YARN集群中的资源隔离，保证集群资源的合理利用和应用程序的稳定运行。