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1 概述
YARN（Yet Another Resource Negotiator），通用的资源管理系统，为上层应用提供统一的资源管理和调度。
2 产生背景
MapReduce1.x存在的问题：单点故障&节点压力大不易扩展
资源利用率&运维成本
Hadoop1.x：
MapReduce：Master/Slave架构，1个JobTracker带多个TaskTracker
JobTracker：
- 负责资源管理和作业调度
TaskTracker：
- 定期向JobTracker汇报本节点的健康状况、资源使用情况、作业执行情况；
- 接收来自JobTracker的命令：启动任务/杀死任务
3 YARN特点
YARN：不同计算框架可以共享同一个HDFS集群上的数据，享受整体的资源调度。
XXX on YARN的好处：
- 与其他计算框架共享集群资源，按资源需要来分配，进而提高集群资源的利用率。（XXX: Spark/MapReduce/Storm/Flink）
4 YARN架构
1）ResourceManager: RM
- 整个集群同一时间提供服务的RM只有一个，负责集群资源的统一管理和调度。
- 处理客户端的请求： 提交一个作业、杀死一个作业。
- 监控我们的NM，一旦某个NM挂了，那么该NM上运行的任务需要告诉我们的AM来如何进行处理。
- 启动/监控AM。
2) NodeManager: NM
- 整个集群中有多个，负责自己本身节点资源管理和使用
- 定时向RM汇报本节点的资源使用情况
- 接收并处理来自RM的各种命令：启动Container
- 处理来自AM的命令
- 单个节点的资源管理
3) ApplicationMaster: AM
- 每个应用程序对应一个，负责应用程序的管理。
- 为应用程序向RM申请资源（core、memory），分配给内部task。
- 需要与NM通信：启动/停止task，task是运行在container里面，AM也是运行在container里面。
- 任务监控与容错。
- 数据切分。
4) Container
- 封装了CPU、Memory等资源的一个容器
- 是一个任务运行环境的抽象
5) Client
- 提交作业
- 查询作业的运行进度
- 杀死作业