Hadoop YARN

电玩女神 2022-05-14 07:21 257阅读 0赞

### 基本思想 ###

教程：  
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YARN(Yet Another Resource Negotiator)是一个分布式资源管理框架，基本思想是将资源管理和作业调度/监视的功能分解为单独的守护进程。一个全局ResourceManager（RM）和每个应用程序ApplicationMaster（AM），应用程序可以是单个作业，也可以是作业的DAG。

ResourceManager和NodeManager构成了数据计算框架。  
\- ResourceManager在整个集群中只能有一个，它掌握了整个集群的资源分布情况，响应资源申请，为Application分配资源。主要有三个功能：1⃣资源调度；2⃣application生命周期管理；3⃣nodemanager生命周期管理；  
\- NodeManager是每台机器框架代理，整个集群中可以有多个NodeManager，它启动之后会向ReosurceManager报告自己的资源（内存、cpu等）情况。当ResourceManager把程序丢过来的时候它会为程序提供一个运行环境(Container)。  
\- ApplicationMaster实际上是一个特定于框架的库，其任务是协调来自ResourceManager的资源，并与NodeManager一起执行和监视任务。

在Hadoop 2.0中Hadoop底层划分为YARN和HDFS两个部分。YARN提供了集群资源管理，HDFS提供了分布式存储。在此之上开发出来的应用被称为Application，MapReduce就是其中的一个Application。需要注意的是：

*  YARN和HDFS没有任何关系，甚至连代码都是可以彼此独立编译的；
 *  YARN和MapReduce也是彻底解耦的，绝对不存在”YARN为了M/R做了特殊优化”的说法；
 *  基于YARN我们可以开发自己的Application，比如Spark就属于YARN上的一个Application。当然这个Application可以和HDFS没有关系也可以和M/R没有关系；

yarn的工作过程：  
1. NodeManager启动之后会向ResourceManager报告自己的资源分配情况；  
2. Client（其实就是Application）会先向ResourceManager申请提交应用(SubmitApplication)；  
3. ResourceManager会返回集群中所有可用资源；  
4. Client申请一个Container用来运行ApplicationMaster的部分；  
5. ResourceManager选择一份资源把任务下发到NodeManager；  
6. NodeManager会启动一个Container来执行ApplicationMaster；

至此，一级资源分配完毕，接下来的工作是ApplicationMaster和ResourceManager交互完成剩余资源申请工作。

1.  ApplicationMaster向ResourceManager申请资源用于执行实际计算任务；
2.  ResourceManager会根据情况返回可用的资源（所有的申请未必全部满足）；
3.  ApplicationMaster也会根据实际情况决定是否使用申请到的资源；
4.  ApplicaitonMaster申请到的资源依然交给NodeManager处理，NodeManager会启动Container用来执行计算任务

ResourceManager有两个主要组件：Scheduler和ApplicationsManager。

*  Scheduler：调度程序负责根据容量，队列等约束将资源分配给各种正在运行的应用程序，根据应用程序的资源需求执行其调度功能。调度程序是纯调度程序，因为它不负责应用程序状态的监视或跟踪。此外，也不会重启由于应用程序故障或硬件故障导致失败的任务。
 *  ApplicationsManager：负责接受作业提交，协商第一个容器以执行特定于应用程序的ApplicationMaster，并提供在失败时重新启动ApplicationMaster容器的服务。每个应用程序ApplicationMaster负责从Scheduler协商适当的资源容器，跟踪其状态并监视进度。

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