一篇文章让你轻轻松松弄懂Hadoop YARN

提到Apache Hadoop，通常大多数人联想到的是HDFS和MapReduce，而容易忽略非常重要的YARN，其实YARN是一个极为重要的Hadoop组件。

本篇文章，小编将带大家了解YARN究竟是什么！

YARN是Hadoop 2.x版本引入的资源调度平台，目的为了提高集群环境下资源的利用率。

可以把YARN理解为一个分布式的操作系统平台，而MapReduce运算程序相当于运行在操作系统之上的应用程序，YARN为这类程序提供运算所需的资源如内存和CPU。

除了MapReduce运算程序之外，YARN上还可以运行各种类型的分布式运算程序，如Storm、Spark、Tez等等。

接下来，通过YARN基本结构图进行进一步了解，如下图所示。

从YARN基本架构图来看，它主要由ResourceManager、NodeManager、APP

Mstr(ApplicationMaster)和Container四个组件构成，针对这四个组件的介绍如下。

ResourceManager

（1）处理客户端请求。

（2）负责整个集群的资源管理和分配。

（3）启动或监控APP

Mstr。

（4）监控NodeManager资源使用情况和Container的运行状态。

NodeManager

（1）负责本节点程序的运行，以及资源的管理和监控。

（2）向ResourceManager汇报本节点资源的使用情况和Container的运行状态。

（3）处理来自ApplicationMaster命令，包括Container启动、停止等请求。

APP Mstr

（1）负责与ResourceManager协调为应用程序申请资源（Container）并分配给内部的任务。

（2）负责与NodeManager通信以启动或停止任务。

（3）监控任务运行状态，并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务。

Container

Container是YARN中的资源抽象，封装了从节点上的多维度资源，如内存、CPU、磁盘、网络等。

认识了YARN的各个组件之后，我们将各个组件串联起来，了解YARN各组件间是如何协调工作的。

步骤1：用户向Yarn提交应用程序，其中包括用户程序、相关文件、启动ApplicationMaster命令、ApplicationMaster程序等。

步骤2：ResourceManager为该应用程序分配第一个Container，并且与Container所在的NodeManager通信，并且要求该NodeManager在这个Container中启动应用程序对应的ApplicationMaster。

步骤3：ApplicationMaster首先会向ResourceManager注册，这样用户才可以直接通过ResourceManager查看到应用程序的运行状态，然后它为准备为该应用程序的各个任务申请资源，并监控它们的运行状态直到运行结束，即重复后面4~7步骤。

步骤4：ApplicationMaster采用轮询的方式通过RPC协议向ResourceManager申请和领取资源。

步骤5：一旦ApplicationMaster申请到资源后，便会与申请到的Container所对应的NodeManager进行通信，并且要求它在该Container中启动任务。

步骤6：任务启动。NodeManager为要启动的任务配置好运行环境，包括环境变量、JAR包、二进制程序等，并且将启动命令写在一个脚本里，通过该脚本运行任务。

步骤7：各个任务通过RPC协议向其对应的ApplicationMaster汇报自己的运行状态和进度，以让ApplicationMaster随时掌握各个任务的运行状态，从而可以再任务运行失败时重启任务。

步骤8：应用程序运行完毕后，其对应的ApplicationMaster会向ResourceManager通信，要求注销和关闭自己。

本篇文章主要介绍了Apache Hadoop的YARN是什么，针对YARN的组件及工作流程进行了讲解，希望读者可以掌握YARN的基本概念，你学会了吗？