全面解析:Hadoop基础——YARN（hadoop yarn工作原理）

Yarn是一个分布式的资源管理系统，用以提高分布式的集群环境下的资源利用率，这些资源包括内存、IO、网络、磁盘等。其产生的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。

最初MapReduce的committer们还可以周期性的在已有的代码上进行修改，可是随着代码的增加以及原MapReduce框架设计的不足，在原MapReduce框架上进行修改变得越来越困难，

所以MapReduce的committer们决定从架构上重新设计MapReduce,使下一代的MapReduce(MRv2/Yarn)框架具有更好的扩展性、可用性、可靠性、向后兼容性和更高的资源利用率以及能支持除了MapReduce计算框架外的更多的计算框架。

1、MapReduce框架的不足

现在比较流行的说法是jobtracker的问题，比如单点故障，任务过重。但除了Jobtracker，同时还有一个TaskTracker。我们看下图：

JobTacker概述

JobTacker其承担的任务有：接受任务、计算资源、分配资源、与DataNode进行交流。

在hadoop中每个应用程序被表示成一个作业，每个作业又被分成多个任务，JobTracker的作业控制模块则负责作业的分解和状态监控。

*最重要的是状态监控：主要包括TaskTracker状态监控、作业状态监控和任务状态监控。主要作用：容错和为任务调度提供决策依据。

TaskTracker概述

TaskTracker是JobTracker和Task之间的桥梁：一方面，从JobTracker接收并执行各种命令：运行任务、提交任务、杀死任务等;另一方面，将本地节点上各个任务的状态通过心跳周期性汇报给JobTracker。TaskTracker与JobTracker和Task之间采用了RPC协议进行通信

资源slot概述

slot不是CPU的Core，也不是memory chip，它是一个逻辑概念，一个节点的slot的数量用来表示某个节点的资源的容量或者说是能力的大小，因而slot是 Hadoop的资源单位。

hadoop中什么是slots

所以JobTracker需要完成的任务太多，既要维护job的状态又要维护job的task的状态，造成过多的资源消耗

在taskTracker端，用map/reduce task作为资源的表示过于简单，没有考虑到CPU、内存等资源情况，当把两个需要消耗大内存的task调度到一起，很容易出现OOM

把资源强制划分为map/reduce slot,当只有map task时，reduce slot不能用;当只有reduce task时，map slot不能用，容易造成资源利用不足。

2、Yarn

首先让我们看一看Yarn的架构

1.ResourceManager概述

是全局的，负责对于系统中的所有资源有最高的支配权。ResourceManager作为资源的协调者有两个主要的组件：Scheduler和ApplicationsManager(AsM)。

Scheduler负责分配最少但满足application运行所需的资源量给Application。Scheduler只是基于资源的使用情况进行调度，并不负责监视/跟踪application的状态，当然也不会处理失败的task。

ApplicationsManager负责处理client提交的job以及协商第一个container以供applicationMaster运行，并且在applicationMaster失败的时候会重新启动applicationMaster。

2.NodeManager概述

NM主要负责启动RM分配给AM的container以及代表AM的container，并且会监视container的运行情况。

在启动container的时候，NM会设置一些必要的环境变量以及将container运行所需的jar包、文件等从hdfs下载到本地，也就是所谓的资源本地化;当所有准备工作做好后，才会启动代表该container的脚本将程序启动起来。

启动起来后，NM会周期性的监视该container运行占用的资源情况，若是超过了该container所声明的资源量，则会kill掉该container所代表的进程。

3.ApplicationMaster概述

由于NodeManager 执行和监控任务需要资源，所以通过ApplicationMaster与ResourceManager沟通，获取资源。换句话说，ApplicationMaster起着中间人的作用。

转换为更专业的术语：AM负责向ResourceManager索要NodeManager执行任务所需要的资源容器，更具体来讲是ApplicationMaster负责从Scheduler申请资源，以及跟踪这些资源的使用情况以及任务进度的监控。

所以我们看到JobTracker的功能被分散到各个进程中包括ResourceManager和NodeManager：

比如监控功能，分给了NodeManager，和Application Master。

ResourceManager里面又分为了两个组件：调度器及应用程序管理器。

也就是说Yarn重构后，JobTracker的功能，被分散到了各个进程中。同时由于这些进程可以被单独部署所以这样就大大减轻了单点故障，及压力。

最后要提醒在yarn上写应用程序并不同于我们熟知的MapReduce应用程序，必须牢记yarn只是一个资源管理的框架，并不是一个计算框架，计算框架可以运行在yarn上。我们所能做的就是向RM申请container,然后配合NM一起来启动container。

结语

感谢您的观看，如有不足之处，欢迎批评指正。

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