资源管理系统YARN

摘要：一的概念和产生背景什么是另一种资源协调者通用资源管理系统为上层应用提供统一的资源管理和调度，为集群在利用率资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处通用资源管理系统数据分布式存储数据分块，冗余存储当多个任务要用到相同的数据，需要进行资源调度

一、YARN的概念和产生背景
什么是YARN

• Yet Another Resource Negotiator, 另一种资源协调者
• 通用资源管理系统
• 为上层应用提供统一的资源管理和调度，为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处

通用资源管理系统

• Hadoop数据分布式存储（数据分块，冗余存储）
• 当多个MapReduce任务要用到相同的hdfs数据， 需要进行资源调度管理
• Hadoop1.x时并没有YARN，MapReduce 既负责进行计算作业又处理服务器集群资源调度管理
• 随着大数据技术的发展，Spark Storm ... 计算框架都要用到服务器集群资源
• 如果没有通用资源管理系统，只能为多个集群分别提供数据

资源利用率低 运维成本高

Yarn (Yet Another Resource Negotiator) 另一种资源调度器

Mesos 大数据资源管理产品
不同计算框架可以共享同一个HDFS集群上的数据，享受整体的资源调度

二 YARN的架构和执行流程

• ResourceManager: RM 资源管理器​ 整个集群同一时间提供服务的RM只有一个，负责集群资源的统一管理和调度​ 处理客户端的请求： submit, kill​ 监控我们的NM，一旦某个NM挂了，那么该NM上运行的任务需要告诉我们的AM来如何进行处理
• NodeManager: NM 节点管理器​ 整个集群中有多个，负责自己本身节点资源管理和使用​ 定时向RM汇报本节点的资源使用情况​ 接收并处理来自RM的各种命令：启动Container​ 处理来自AM的命令
• ApplicationMaster: AM​ 每个应用程序对应一个：MR、Spark，负责应用程序的管理​ 为应用程序向RM申请资源（core、memory），分配给内部task​ 需要与NM通信：启动/停止task，task是运行在container里面，AM也是运行在container里面
• Container 容器: 封装了CPU、Memory等资源的一个容器,是一个任务运行环境的抽象
• Client: 提交作业 查询作业的运行进度,杀死作业

1，Client提交作业请求

2，ResourceManager 进程和 NodeManager 进程通信，根据集群资源，为用户程序分配第一个Container(容器)，并将 ApplicationMaster 分发到这个容器上面

3，在启动的Container中创建ApplicationMaster

4，ApplicationMaster启动后向ResourceManager注册进程,申请资源

5，ApplicationMaster申请到资源后，向对应的NodeManager申请启动Container,将要执行的程序分发到NodeManager上

6，Container启动后，执行对应的任务

7，Tast执行完毕之后，向ApplicationMaster返回结果

8，ApplicationMaster向ResourceManager 请求kill

三 YARN的启动
启动yarn

$HADOOP_HOME/sbin/start-yarn.sh

• jps查看进程​ ResourceManager​ NodeManager
• 图形化界面 http://192,168.19.137:8088
• 停止YARN相关的进程​ sbin/stop-yarn.sh