hadoop YARN详解

YARN

概念

YARN 是一个资源管理、任务调度的框架，主要包含三大模块：ResourceManager（RM）、NodeManager（NM）、ApplicationMaster（AM）。其中，ResourceManager 负责所有资源的监控、分配和管理； ApplicationMaster 负责每一个具体应用程序的调度和协调；

NodeManager 负责每一个节点的维护。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。几个模块之间的关系如图所示。

ResourceManager

1. 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。

2. 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。

3. 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

1. 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。

2. 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。

3. 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。

1. 负责与 RM 调度器协商以获取资源（用 Container 表示）。
2. 将得到的任务进一步分配给内部的任务(资源的二次分配)。
3. 与 NM 通信以启动/停止任务。
4. 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。
5. 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

1. 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。

2. ResourceManager 启动一个 container 用于运行 ApplicationMaster。

3. 启动中的ApplicationMaster向ResourceManager注册自己，启动成功后与RM保持心跳。

4. ApplicationMaster 向 ResourceManager 发送请求，申请相应数目的 container。

5. ResourceManager 返回 ApplicationMaster 的申请的 containers 信息。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。AM 与 NM 保持心跳，从而对 NM 上运行的任务进行监控和管理。

6. 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。

7. 应用运行期间，client 直接与 AM 通信获取应用的状态、进度更新等信息。

8. 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。

代码007普通

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