Hadoop 入门笔记—核心组件 YARN

基本概述 Apache YARN (Yet Another Resource Negotiator) 是 Hadoop 中的资源管理和作业调度系统， 在 Hadoop 2.x 时才被引入。

用户可以将各种服务框架部署在 YARN 上，由 YARN 进行统一地管理和资源分配。

Yarn 在 Hadoop2.x 时才被推出，在 Hadoop1.x 时，主要由 MapReduce 进行资源分配，由于考虑到如果 MapReduce 在计算中挂掉了，那么资源调度也将停止工作，于是在新版本中将资源调度这部分功能剥离开，才有 Yarn。

核心架构在大数据培训学习过程中我们都学过 Yarn 的主要架构分为四个部分：ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster、Container

ResourceManagerResourceManager 通常在独立的部署在一台机器作为应用运行，集群中只有一个，负责整个系统的资源管理和分配。ResourceManager 主要由两个组件构成：调度器（Scheduler）和应用程序管理器（Applications Manager，ASM）。能够根据应用程序优先级、队列容量、数据位置等信息，做出决策，通过安全的、共享的、多租户的方式制定分配策略，调度集群资源。

NodeManagerNodeManager 是 YARN 集群中的每个具体节点的管理者。主要负责该节点内所有容器的生命周期的管理，监视资源和跟踪节点健康。NodeManager 主要用来处理来自 ResourceManager 、ApplicationMaster 的命令。一个节点启动时，它会向 ResourceManager 进行注册并推送可用资源信息。在运行期，通过 NodeManager 和 ResourceManager 协同工作，这些信息会不断被更新并保障整个集群发挥出最佳状态。

ApplicationMaster 在用户提交一个应用程序时，YARN 会启动一个轻量级的进程 ApplicationMaster。ApplicationMaster 负责协调来自 ResourceManager 的资源，并通过 NodeManager 监视容器内资源的使用情况，同时还负责任务的监控与容错。ApplicationMaster 将能将数据进行拆分，并根据应用的运行状态动态匹配资源需求，能够监控跟踪任务状态和进度，报告应用的进度信息。

ContainerContainer 是 YARN 中的资源抽象，它封装了某个节点上的多维度资源，如内存、CPU、磁盘、网络等。当 ApplicationMaster 向 ResourceManager 申请资源时，ResourceManager 为 ApplicationMaster 返回的资源是用 Container 表示的。YARN 会为每个任务分配一个 Container，该任务只能使用该 Container 中描述的资源。ApplicationMaster 可在 Container 内运行任何类型的任务。

工作流程 YARN 应用提交的整个工作流程：

首先客户端提交任务到 YARN 上，ResourceManager 提交应用并请求一个 ApplicationMaster 实例；ResourceManager 会选择一个可运行的 NodeManager，并在 Container 中启动并运行 ApplicationMaster 实例；启动中的 ApplicationMaster 向 ResourceManager 注册自己，启动成功后与 RM 保持心跳。ApplicationMaster 向 ResourceManager 发送请求，获取需要的 Container 资源；ApplicationMaster 通过获取到的 Container 资源执行分布式计算。应用运行结束后，ApplicationMaster 向 ResourceManager 注销自己，并允许属于它的 container 被收回。

总结 Yarn 主要在 Hadoop 体系中负责服务资源的调度分配，能够最大限度的利用机器资源，高效调配，达到资源利用的最大化。