Hadoop-2.2.0学习之三YARN简介

MapReduce在hadoop-0.23版本中进行了完全的检查修改，并发展为了现在称之为的MapReduce2.0（MRv2）或者YARN。YARN的基本想法是将JobTracker的两个主要功能资源管理和作业调度监控分开为独立的后台进程，目标是拥有一个全局ResourceManager (RM)和每个应用程序一个的ApplicationMaster (AM)。一个应用程序或者是从经典MapReduce作业角度来看的一个单独作业，或者是这种作业的一个有向无环图（DAG）

ResourceManager和从节点的NodeManager(NM)组成了数据计算框架，ResourceManager是协调系统中所有应用程序之间资源的最终权威。事实上，ApplicationMaster是框架特定的类库，任务是从ResourceManager协调资源以及同NodeManager一起工作进行任务的执行和监控。下图为YARN的架构示意图。

ResourceManager有两个主要的组件：调度器（Scheduler）和应用程序管理器（ApplicationsManager）。

调度器负责在各种运行的，受制于计算机容量、队列等约束条件的应用程序之间分配资源。调度器在某种意义上是纯的调度器，因为它不监控或者跟踪应用程序的状态，并且不提供重启失败任务的保证，无论任务失败是由于应用程序还是硬件问题。调度器在应用程序对资源的需求基础上执行调度功能，这样做是基于resourceContainer 的抽象概念，resourceContainer 整合了内存、CPU、硬盘、网络等。在第一个版本中，resourceContainer 只包

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