hadoop之yarn详解（基础架构篇）

       Apache Yarn（Yet Another Resource Negotiator的缩写）是hadoop集群资源管理器系统，Yarn从hadoop 2引入，最初是为了改善MapReduce的实现，但是它具有通用性，同样执行其他分布式计算模式。

在MapReduce1中，具有如下局限性：

1、扩展性差：jobtracker兼顾资源管理和作业控制跟踪功能跟踪任务，启动失败或迟缓的任务，记录任务的执行状态，维护计数器），压力大，成为系统的瓶颈
2、可靠性差：采用了master/slave结构，master容易单点故障
3、资源利用率低：基于槽位的资源分配模型，槽位是一种粗粒度的资源划分单位，通常一个任务不会用完一个槽位的资源，hadoop1分为map slot和reduce slot，而它们之间资源不共享，造成一些资源空闲。
4、不支持多框架：不支持多种计算框架并行

  yarn很好解决了MapReduce1中的局限性：yarn基本思想；一个全局的资源管理器resourcemanager和与每个应用对用的ApplicationMaster，Resourcemanager和NodeManager组成全新的通用系统，以分布式的方式管理应用程序。

所以针对MapReduce1，yarn就有了如下特点：

1、支持非mapreduce应用的需求
2、可扩展性
3、提高资源是用率
4、用户敏捷性
5、可以通过搭建为高可用

二、yarn架构组件

        Yarn从整体上还是属于master/slave模型，主要依赖于三个组件来实现功能，第一个就是ResourceManager，是集群资源的仲裁者，它包括两部分：一个是可插拔式的调度Scheduler，一个是ApplicationManager，用于管理集群中的用户作业。第二个是每个节点上的NodeManager，管理该节点上的用户作业和工作流，也会不断发送自己Container使用情况给ResourceManager。第三个组件是ApplicationMaster，用户作业生命周期的管理者它的主要功能就是向ResourceManager（全局的）申请计算资源（Containers）并且和NodeManager交互来执行和监控具体的task。架构图如下：

 

 

2.1、Resourcemanager 

    ResourceManager 拥有系统所有资源分配的决定权，负责集群中所有应用程序的资源分配，拥有集群资源主要、全局视图。因此为用户提供公平的，基于容量的，本地化资源调度。根据程序的需求，调度优先级以及可用资源情况，动态分配特定节点运行应用程序。它与每个节点上的NodeManager和每一个应用程序的ApplicationMaster协调工作。

   ResourceManager的主要职责在于调度，即在竞争的应用程序之间分配系统中的可用资源，并不关注每个应用程序的状态管理。

   ResourceManager主要有两个组件：Scheduler和ApplicationManager：Scheduler是一个资源调度器，它主要负责协调集群中各个应用的资源分配，保障整个集群的运行效率。Scheduler的角色是一个纯调度器，它只负责调度Containers，不会关心应用程序监控及其运行状态等信息。同样，它也不能重启因应用失败或者硬件错误而运行失败的任务。

2.1.1、Scheduler

    Scheduler是一个可插拔的插件，负责各个运行中的应用的资源分配，受到资源容量，队列以及其他因素的影响。是一个纯粹的调度器，不负责应用程序的监控和状态追踪，不保证应用程序的失败或者硬件失败的情况对task重启，而是基于应用程序的资源需求执行其调度功能，使用了叫做资源container的概念，其中包括多种资源，比如，cpu，内存，磁盘，网络等。在Hadoop的MapReduce框架中主要有三种Scheduler：FIFO Scheduler，Capacity Scheduler和Fair Scheduler。

FIFO Scheduler：先进先出，不考虑作业优先级和范围，适合低负载集群。
Capacity Scheduler：将资源分为多个队列，允许共享集群，有保证每个队列最小资源的使用。
Fair Scheduler：公平的将资源分给应用的方式，使得所有应用在平均情况下随着时间得到相同的资源份额。

2.1.2、ApplicationManager

    ApplicationManager主要负责接收job的提交请求，为应用分配第一个Container来运行ApplicationMaster，还有就是负责监控ApplicationMaster，在遇到失败时重启ApplicationMaster运行的Container

2.2、NodeManager

    NodeManager是yarn节点的一个“工作进程”代理，管理hadoop集群中独立的计算节点，主要负责与ResourceManager通信，负责启动和管理应用程序的container的生命周期，监控它们的资源使用情况（cpu和内存），跟踪节点的监控状态，管理日志等。并报告给RM。

    NodeManager在启动时，NodeManager向ResourceManager注册，然后发送心跳包来等待ResourceManager的指令，主要目的是管理resourcemanager分配给它的应用程序container。NodeManager只负责管理自身的Container，它并不知道运行在它上面应用的信息。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