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YARN三大模块介绍

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加米谷大数据
发布2018-07-25 17:33:11
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发布2018-07-25 17:33:11
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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

  • 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。
  • 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。
  • 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

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

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以国家规划大数据产业发展战略为指引,以全国大数据技术和大数据分析人才的培养为使命,以提升就业能力、强化职业技术为目标。面向社会提供大数据、人工智能等前沿技术的培训业务。

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原始发表:2018-04-09,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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