Hadoop总结篇之二--yarn的概况

在弄清楚yarn是什么之前，先来看一下MRv1。

它的由编程模型+数据处理引擎（map/reduceTask）+运行时环境组成（JobTracker/TaskTracker）。其中JobTracker存在很多问题，如下：

1、JobTracker本身承担了调度和计算的任务，太累了

2、JobTracker是单点的，不好扩展不能支持其他计算框架，还有单点故障风险

3、资源是以槽位的方式来调度。粗粒度，不合理。比如提交了一个特别占用资源的任务，整个节点就被占用了。还有map阶段往往reduce槽位就是闲置，反之也是这样。

针对以上问题，MRv2做了以下优化：

1、拆分为资源调度和作业管理两个独立的服务。

2、可以部署集群，可以在yarn上运行其他框架（比如内存计算、流式计算）

3、资源的管理方式是Container，他是一组硬件资源（内存、cpu）等的集合。控制的更细粒度。

这样，新版MRv2，的组成为：编程模型+数据处理引擎（map/reduceTask）+运行时环境组成（yarn），前两者基本实现原理不变。

yarn的概念呼之欲出：

YARN 是Hadoop 2.0 中的资源管理系统，它是一个通用的资源管理模块，可为各类应 用程序进行资源管理和调度。

1、管理系统资源（ResourceManager）

2、管理作业（监控、容错）（ApplicationMaster）

YARN 不仅限于MapReduce 一种框架使用，也可以供其他框架使用。

yarn都包含哪些基本模块呢？

1、ResourceManager（RM） 全局资源管理器。负责资源的管理和分配。

2、ApplicationMaster（AM）应用程序主管，每一个作业对应一个。协调资源，分配任务，与NM通信启动任务，监控任务等。

3、NodeManager（NM）各个节点上的资源管理器。它有两个作用，监控本机资源使用情况汇报到RM；接收来自AM的Container启动/停止等指令

4、Container逻辑意义上的资源隔离机制。

其中，RM有两个主要组成模块：

1、Scheduler调度器

2、ApplicationManager应用程序管理器，作用是接收作业->向Scheduler请求资源（Container）分配给AM->启动AM->监控AM->容错AM。

 学习yarn，主要应该从以下几个类入手：

Job，ResourceManager，NodeManager，MRAPPMaster，YarnClient，MapTask，ReduceTask

其中ResourceManager，NodeManager，MRAPPMaster是类似的实现机制。都是服务模型，都是事件监听机制。如下图：

本篇主要介绍了yarn的组成模块，下一篇将从代码级别分析一个job提交过程。