Hadoop学习——YARN

1、Yarn的大致结构

Resource Manager（RM，资源管理器）：负责整个系统的资源管理和分配，并且由Scheduler和Application Manager组成；

Scheduler（调度器）：根据容量、队列等，将系统中资源分配给各个正在运行的应用程序；

Application Manager（ASM，应用程序管理器）：负责管理整个系统中所有应用程序，包括应用程序提交、与调度器协商资源以启动Application Master、监控Application Master运行状态并在失败时重新启动它等；

Application Master（AM）用户提交的每个应用程序均包含一个AM，主要功能包括：与RM协商以获取资源（用Container表示）、与NM通信启动或停止任务、监控所有任务运行状态，并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务；

Node Manager（NM，节点管理器）：是每个节点的资源和任务管理器。一方面，定时地向RM汇报本节点上的资源使用情况和各个container的运行状态；另一方面，接受并处理来自AM的Container通信；

Container：是Yarn上的资源抽象，封装了某个节点上的内存、CPU资源，当AM向RM申请资源时，RM为AM返回的资源便是使用Container表示。一个任务对应一个Container。

2、RM（ResourceManager）和NM（NodeManager）的交互

RM负责找到一个能够在容器中启动application master的NM-节点管理器；

NM会定时的向RM汇报本节点上的资源使用情况和各个container的运行状态。

3、Yarn是如何分配任务的？

首先，客户端联系资源管理器，要求它运行一个Application Master进程；然后，资源管理器找到一个能够在容器中启动Application Master的节点管理器。之后可能只是做一个简单的运算，也有可能需要向资源管理器请求更多的容器，用以完成一个分布式计算。

4、Yarn中的调度器（具体内容建议翻阅《Hadoop权威指南》）

三种调度器：FIFO Scheduler、Capacity Scheduler、Fair Scheduler

1）FIFO调度器：将应用放置在一个队列中，然后按照提交的顺序（先进先出）运行应用；

2）容量调度器：允许多个组织共享一个集群资源，一个组织被配置一个专门的队列，在每个队列中，使用FIFO调度策略对应用进行调度；

3）公平调度器：在同一个队列中的应用会得到相同的资源运行。

5、Yarn的优势

可扩展性（Scalability）：根据《Hadoop权威指南》所说，利用其资源管理器和application master分离的架构优点，可以扩展到面向近万个节点和近十万个任务；

可用性（Avaliability）：相比较之前JobTracker的高可用，Yarn将其分而治之：先为资源管理器提供高可用性，再为Yarn应用（针对每个应用）提供高可用性；

利用率（Utilization）：一个节点管理器管理一个资源池，对资源是精细化管理的；

多租户（Multitenancy）：MapReduce只是Yarn应用中的一个。

给张Yarn应用的运行机制图（摘录自《Hadoop权威指南》）

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作者：恰到好处的喜欢 

来源：CSDN 

原文：https://blog.csdn.net/m0_37461645/article/details/84929891