hadoop基础三：YARN简介、组件

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YARN定位

云计算三层服务：
IaaS、PaaS、SaaS
YARN属于PaaS层。

YARN设计目标

• 通用的统一资源管理系统
  • 同时运行长应用程序和短应用程序
• 长应用程序
  • 通常情况下，永不停止运行
  • Service(hadoop、Spark、Storm)、HTTP Server等
• 短应用程序
  • 短时间（秒级、分钟级、小时级）内会运行结束的程序
  • MR job、Spark Job等

YARN服务组件

1、组件

Client
ResourceManager、Application Master
NodeManager、Container

• YARN总体上仍然是Master/Slave结构，在整个资源管理框架中，ResourceManager为Master，NodeManager为Slave。
• ResourceManager负责对各个NodeManager上的资源进行统一管理和调度
• 当用户提交一个应用程序时，需要提供一个用以跟踪和管理这个程序的。
• ApplicationMaster，它负责向ResourceManager申请资源，并要求NodeManger启动可以占用一定资源的任务。
• 由于不同的ApplicationMaster被分布到了不同的节点上，因此他们之间不会相互影响。

2、其他组件

JobHistoryServer、TimelineServer、mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

ResourceManager

• 全局的资源管理器，整个集群只有一个，负责集群资源的统一管理和调度分配。

功能：

• 处理客户端请求
• 启动、监控ApplicationMaster
• 监控NodeManager
• 资源分配与调度

NodeManager

• 整个集群有多个，负责单节点资源管理和使用

功能

• 单个节点上的资源管理和任务管理
• 处理来自ResourceManager的命令
• 处理来自ApplicationMaster的命令

NodeManager管理抽象容器，这些容器代表着可供一个特定应用程序使用的针对每个节点的资源。

定时地向RourceManager汇报本节点上的资源使用情况和各个Container的运行状态。

Application Master

• 管理一个YARN内运行的应用程序的每个实例

功能

• 数据切分
• 为应用程序申请资源，并进一步分配给内部任务
• 任务监控与容错

负责协调来自ResourceManager的资源，开通过NodeManager监视容器的执行和资源使用（CPU、内存等的资源分配）

Container

• YARN中的资源抽象，封装某个节点上多维度资源，如内存、CPU、磁盘、网络等，当AM向RM申请资源时,RM向AM返回的资源便是用Container表示的。
• YARN会为每个任务分配一个Container,且该任务只能使用该Container中描述的资源。

功能

• 对任务运行环境的抽象
• 描述一系列信息
• 任务运行资源（节点、内存、CPU）
• 任务启动命令
• 任务运行环境

YARN优势

• 更快地MapReduce计算
  • YARN利用异步模型对MapReduce框架的一些关键逻辑结构(如：JobIonprogress、TaskInProgress等)进行了重写，相比于MRv1,具有更快地计算速度。
• 对多框架支持
  • YARN不再是一个单纯的计算框架，而是一个框架管理器，用户可以将各种各样的计算框架移植到YARN之上。
• 框架升级更容易
  • 在YARN中，各种计算框架不再是作为一个服务部署到集群的各个节点上（比如MapReduce框架，不再需要部署JobTracler、TaskTracker等服务），而是被封装成一个用户程序（lib）存放在客户端，当需要对计算框架进行升级时，只需升级用户程序库即可。

YARN资源管理

• 资源调度和资源隔离是YARN作为一个资源管理系统，最重要和最基础的两个功能。资源调度由ResourceManager完成，而资源隔离由各个NodeManager实现。
• ResourceManager将某个NodeManager上资源分配给任务（这就是所谓的“资源调度”）后，NodeManager需按照要求为任务提供相应的资源，甚至保证这些资源应具有独占性，为任务运行提供基础的保证，这就是所谓的资源隔离。
• 当谈及到资源时，我们通常指内存、CPU、IO三种资源。Hadoop YARN同时支持内存和CPU两种资源的调度
• 内存资源的多少会决定任务的生死，如果内存不够，任务可能会运行失败；相比之下，CPU资源则不同，他只会决定任务运行的快慢，不会对生死产生影响。

Hadoop发行版本

• Apache Hadoop
• Cloudera —CDH
• Hortonworks —HDP
• MapR
• EMC、IBM
• Intel、华为
• 其他

文章来源: blog.csdn.net，作者：橙子园，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：blog.csdn.net/Chenftli/article/details/104433382