I.概要
- ApacheのHadoopの糸（もう一つの資源交渉、別のリソースコーディネーター）は新しいHadoopのエクスプローラで、それは上側のリソース管理とスケジューリングのための統一されたアプリケーションを提供ユニバーサルリソース管理システムがあり、その導入がありますクラスタは、リソース使用率、リソースを一元管理し、データ共有の面で大きなメリットをもたらしています。
- 基本的な考え方はJobTracker糸に2つの主要な機能（リソース管理及びジョブスケジューリング/モニタリング）分離され、mainメソッドは、グローバルのResourceManager（RM）とApplicationMaster（AM）のためのアプリケーションの数を作成することです。ここでのアプリケーションは、従来のMapReduceジョブを指します。
- 階層の糸性質があるのResourceManager。このエンティティは、クラスタ全体を制御し、リソースベースのコンピューティングへのアプリケーションの配布を管理します。個々のリソース（計算、メモリ、帯域幅、等）の一部のResourceManagerは、基底ノードマネージャ（糸各ノード・エージェント）を詳しく説明します。
- ResourceManagerがまた、一緒に資源とApplicationMasterを割り当てるノードマネージャで自分のアプリケーションの基礎を開始し、監視します。この文脈では、ApplicationMasterは、TaskTrackerの前の役割の一部を負担し、ResourceManagerがJobTrackerの役割を取りました。
- ApplicationMaster YARNで実行中のアプリケーションの各インスタンスを管理します。調整およびノードマネージャの実装とリソース（CPU、メモリおよび他のリソース割り当て）を用いて容器を監視する責任のResourceManagerからApplicationMasterリソース。
第二に、アーキテクチャ図
第三に、核となるアイデア
- 次の主要な構成成分で構成さJobTracker TaskTackerと分離：
- グローバルリソースマネージャのResourceManager
- 各ノードのResourceManagerエージェントノードマネージャ
- 各アプリケーションはApplicationMasterを表し
- 每一个ApplicationMaster拥有多个Container在NodeManager上运行
组件介绍
四、ResourceManager（RM）
- RM是一个全局的资源管理器，负责整个系统的资源管理和分配。它主要由两个组件构成：调度器（Scheduler）和应用程序管理器（Applications Manager，ASM）。
- 调度器 调度器根据容量、队列等限制条件（如每个队列分配一定的资源，最多执行一定数量的作业等），将系统中的资源分配给各个正在运行的应用程序。需要注意的是，该调度器是一个“纯调度器”，它不再从事任何与具体应用程序相关的工作，比如不负责监控或者跟踪应用的执行状态等，也不负责重新启动因应用执行失败或者硬件故障而产生的失败任务，这些均交由应用程序相关的ApplicationMaster完成。调度器仅根据各个应用程序的资源需求进行资源分配，而资源分配单位用一个抽象概念“资源容器”（Resource Container，简称Container）表示，Container是一个动态资源分配单位，它将内存、CPU资源封装在一起，从而限定每个任务使用的资源量。
- 应用程序管理器(Applications Manager)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ApplicationMaster、监控ApplicationMaster运行状态并在失败时重新启动它等。
五、ApplicationMaster（AM）
- 用户提交的每个应用程序均包含一个AM，主要功能包括：
a. 与RM调度器协商以获取资源（用Container表示）；
b. 将得到的任务进一步分配给内部的任务(资源的二次分配)；
c. 与NM通信以启动/停止任务；
d. 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。
六、NodeManager（NM）
- NMは、各ノード上のリソースとタスクマネージャであります
- これは、定期的にRMにコンテナ上の各ノードのリソースの使用および動作状態を報告します
- これは、受信して、AMコンテナの開始/停止などからの様々な要求を処理します。
七、コンテナ
- そのコンテナYARNリソースの抽象化は、ノード上のCPUリソースをメモリをカプセル化
- ときAMアプリケーションリソースRMに、AMが返さRMリソースがコンテナ表現されています。
- YARNコンテナは、各タスクに割り当てられます、そしてタスクについてのみ説明コンテナのリソースを使用することができます。
一般的なパラメータ
