YARN的设计思想

​ YARN的基本思想是将资源管理和作业调度/监视功能划分为单独的守护进程。其思想是拥有一个全局ResourceManager (RM)，以及每个应用程序拥有一个ApplicationMaster (AM)。应用程序可以是单个作业，也可以是一组作业。

一个ResourceManager和多个NodeManager构成了YARN资源管理框架。他们是YARN启动后长期运行的守护进程，来提供核心服务。

• ResourceManager

  RM是一个全局的资源管理器，集群只有一个，负责整个系统的资源管理和分配，包括处理客户端请求、启动/监控APP master、监控nodemanager、资源的分配与调度。它主要由两个组件构成：调度器（Scheduler）和应用程序管理器（Applications Manager，ASM）。
  （1）调度器调度器根据容量、队列等限制条件（如每个队列分配一定的资源，最多执行一定数量的作业等），将系统中的资源分配给各个正在运行的应用程序。需要注意的是，该调度器是一个“纯调度器”，它不再从事任何与具体应用程序相关的工作，比如不负责监控或者跟踪应用的执行状态等，也不负责重新启动因应用执行失败或者硬件故障而产生的失败任务，这些均交由应用程序相关的ApplicationMaster完成。调度器仅根据各个应用程序的资源需求进行资源分配，而资源分配单位用一个抽象概念“资源容器”（Resource Container，简称Container）表示，Container是一个动态资源分配单位，它将内存、CPU、磁盘、网络等资源封装在一起，从而限定每个任务使用的资源量。此外，该调度器是一个可插拔的组件，用户可根据自己的需要设计新的调度器，YARN提供了多种直接可用的调度器，比如FairScheduler和Capacity Scheduler等。
  （2）应用程序管理器应用程序管理器负责管理整个系统中所有应用程序，包括应用程序提交、与调度器协商资源以启动ApplicationMaster、监控ApplicationMaster运行状态并在失败时重新启动它等。

• NodeManager

  Nodemanager整个集群有多个，负责每个节点上的资源和使用。功能：单个节点上的资源管理和任务。处理来自于resourcemanager的命令。处理来自域app master的命令。Nodemanager管理着抽象容器，这些抽象容器代表着一些特定程序使用针对每个节点的资源。Nodemanager定时地向RM汇报本节点上的资源使用情况和各个Container的运行状态（cpu和内存等资源）

• container

  Container是YARN中的资源抽象，它封装了某个节点上的多维度资源，如内存、CPU、磁盘、网络等，当AM向RM申请资源时，RM为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。目前为止，YARN仅支持CPU和内存两种资源，且使用了轻量级资源隔离机制Cgroups进行资源隔离。功能：对task环境的抽象描述一系列信息任务运行资源的集合（cpu、内存、io等）任务运行环境

• ApplicationMaster（简称AM）

  管理YARN内运行的应用程序的每个实例。(提交几个作业就有且仅有一个)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，并通过nodemanager监视容易的执行和资源使用情况。

YARN的角色	MapReduce 1.x的角色
ResourceManager、Application Master、Timeline Server	JobTracker
NodeManager	TaskTracker
Container	Slot

• 为什么2.x会比1.x更好？

  在1.x中JobTracker类似于之间HDSF结构的完全分布式的NameNode节点，单节点负载过重（既要分配任务也要资源管理）而且存在单点故障问题，在2.x中提供了Yarn的概念并且将JobTracker拆分成了两个单独的服务，一个是全局的资源管理器ResourceManager，另外一个就是每个程序都有的特定应用程序ApplicationManager，而且Yarn模式是支持（HA操作）所以也抗单点故障问题

   

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