Yarn通俗介绍

Apache Hadoop YARN （Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）是一种新的 Hadoop 资源管理器，它是一个通用资源管理系统和调度平台，可为上层应用提供统一的资源管理和调度。

什么是Yarn?
通用资源管理系统和调度平台
Yarn特点：支持多个数据计算框架，运行成本低，数据共享。
资源指的是什么？CPU 内存
Yarn的意义：降低了企业的硬件开销（硬件成本），降低资源浪费，运行成本低，数据共享。

它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。
可以把yarn理解为相当于一个分布式的操作系统平台，而mapreduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序，Yarn为这些程序提供运算所需的资源（内存、cpu）。

yarn并不清楚用户提交的程序的运行机制
yarn只提供运算资源的调度（用户程序向yarn申请资源，yarn就负责分配资源）
yarn中的主管角色叫ResourceManager
yarn中具体提供运算资源的角色叫NodeManager
yarn与运行的用户程序完全解耦，意味着yarn上可以运行各种类型的分布式运算程序，比如mapreduce、storm，spark，tez ……
spark、storm等运算框架都可以整合在yarn上运行，只要他们各自的框架中有符合yarn规范的资源请求机制即可
yarn成为一个通用的资源调度平台.企业中以前存在的各种运算集群都可以整合在一个物理集群上，提高资源利用率，方便数据共享

Yarn基本架构

在这里插入图片描述
YARN是一个资源管理、任务调度的框架，主要包含三大模块:
ResourceManager:负责所有资源的监控,分配和管理,一个集群只有一个ResourceManager对外提供服务(可能有多个ResourceManager)
NodeManager:一个集群有多少个NodeManager,通常有多少个dataNode,就是NodeManager角色,及有多少个dataNode就有多少个NodeManager
ApplicationMaster:负责每一个具体应用程序的调度和协调，一个集群有多个
[对于所有的applications，RM拥有绝对的控制权和对资源的分配权。而每个AM则会和RM协商资源，同时和NodeManager通信来执行和监控task。]

Yarn内部组成的部分

1、ResourceManager 集群资源的管理者
2、NodeManager 一个节点的资源管理者
3、ApplicationMaster 一个计算任务的管理者，每个计算任务都有一个APPMaster
4、Container 容器,包含内存与cpu

Yarn三大组件介绍

ResourceManager

ResourceManager负责整个集群的资源管理和分配，是一个全局的资源管理系统。
NodeManager以心跳的方式向ResourceManager汇报资源使用情况（目前主要是CPU和内存的使用情况）。RM只接受NM的资源回报信息，对于具体的资源处理则交给NM自己处理。
YARN Scheduler根据application的请求为其分配资源，不负责application job的监控、追踪、运行状态反馈、启动等工作。

NodeManager

NodeManager是每个节点上的资源和任务管理器，它是管理这台机器的代理，负责该节点程序的运行，以及该节点资源的管理和监控。YARN集群每个节点都运行一个NodeManager。
NodeManager定时向ResourceManager汇报本节点资源（CPU、内存）的使用情况和Container的运行状态。当ResourceManager宕机时NodeManager自动连接RM备用节点。
NodeManager接收并处理来自ApplicationMaster的Container启动、停止等各种请求。

ApplicationMaster

用户提交的每个应用程序均包含一个ApplicationMaster，它可以运行在ResourceManager以外的机器上。
负责与RM调度器协商以获取资源（用Container表示）。
将得到的任务进一步分配给内部的任务(资源的二次分配)。
与NM通信以启动/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。
当前YARN自带了两个ApplicationMaster实现，一个是用于演示AM编写方法的实例程序DistributedShell，它可以申请一定数目的Container以并行运行一个Shell命令或者Shell脚本；另一个是运行MapReduce应用程序的AM—MRAppMaster。
注：RM只负责监控AM，并在AM运行失败时候启动它。RM不负责AM内部任务的容错，任务的容错由AM完成。

Yarn运行流程

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client向RM提交应用程序，其中包括启动该应用的ApplicationMaster的必须信息，例如ApplicationMaster程序、启动ApplicationMaster的命令、用户程序等。
ResourceManager启动一个container用于运行ApplicationMaster。
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，申请相应数目的container。
申请成功的container，由ApplicationMaster进行初始化。container的启动信息初始化后，AM与对应的NodeManager通信，要求NM启动container。
NM启动启动container。
container运行期间，ApplicationMaster对container进行监控。container通过RPC协议向对应的AM汇报自己的进度和状态等信息。
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。