Hadoop生态二---Hadoop资源管理调度平台Yarn

Yarn是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而mapreduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序Yarn是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而mapreduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序。

YARN的基本设计思想是将MapReduce V1中的JobTracker拆分为两个独立的服务：ResourceManager和ApplicationMaster。ResourceManager负责整个系统的资源管理和分配，ApplicationMaster负责单个应用程序的的管理。

• ResourceManager
  RM是一个全局的资源管理器，负责整个系统的资源管理和分配，接收来自各个NodeManager的资源汇报信息，并把这些信息按照一定的策略分配给各个ApplicationMaster。
  它主要由两个部分组成：调度器（Scheduler）和应用程序管理器（Application Manager）。

调度器根据容量、队列等限制条件，将系统中的资源分配给正在运行的应用程序，在保证容量、公平性和服务等级的前提下，优化集群资源利用率，让所有的资源都被充分利用 。

应用程序管理器负责管理整个系统中的所有的应用程序，包括应用程序的提交、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启它。

• ApplicationMaster
  用户提交的一个应用程序会对应于一个ApplicationMaster，它的主要功能有：

  • 与RM调度器协商以获得资源，资源以Container表示。
  • 将得到的任务进一步分配给内部的任务。
  • 与NM通信以启动/停止任务。
  • 监控所有的内部任务状态，并在任务运行失败的时候重新为任务申请资源以重启任务。

• nodeManager
  NodeManager是每个节点上的资源和任务管理器，一方面，它会定期地向RM汇报本节点上的资源使用情况和各个Container的运行状态；另一方面，他接收并处理来自AM的Container启动和停止请求。

• container
  Container是YARN中的资源抽象，封装了各种资源。一个应用程序会分配一个Container，这个应用程序只能使用这个Container中描述的资源。

不同于MapReduceV1中槽位slot的资源封装，Container是一个动态资源的划分单位，更能充分利用资源。

YARN的重要概念

• yarn并不清楚用户提交的程序的运行机制

• yarn只提供运算资源的调度（用户程序向yarn申请资源，yarn就负责分配资源）

• yarn中的主管角色叫ResourceManager

• yarn中具体提供运算资源的角色叫NodeManager

这样一来，yarn其实就与运行的用户程序完全解耦，就意味着yarn上可以运行各种类型的分布式运算程序（mapreduce只是其中的一种），比如mapreduce、storm程序，spark程序，tez ……
所以，spark、storm等运算框架都可以整合在yarn上运行，只要他们各自的框架中有符合yarn规范的资源请求机制即可
Yarn就成为一个通用的资源调度平台，从此，企业中以前存在的各种运算集群都可以整合在一个物理集群上，提高资源利用率，方便数据共享

YARN的资源调度流程

当jobclient向YARN提交一个应用程序后，YARN将分两个阶段运行这个应用程序：一是启动ApplicationMaster;第二个阶段是由ApplicationMaster创建应用程序，为它申请资源，监控运行直到结束。

1. 用户向YARN 中提交应用程序， 其中包括ApplicationMaster 程序、启动ApplicationMaster 的命令、用户程序等。

2. ResourceManager 为该应用程序分配第一个Container， 并与对应的NodeManager 通信，要求它在这个Container 中启动应用程序的ApplicationMaster。

3. ApplicationMaster 首先向ResourceManager 注册， 这样用户可以直接通过ResourceManage 查看应用程序的运行状态，然后它将为各个任务申请资源，并监控它的运行状态，直到运行结束，即重复步骤4~7。

4. ApplicationMaster 采用轮询的方式通过RPC 协议向ResourceManager 申请和领取资源。

5. 一旦ApplicationMaster 申请到资源后，便与对应的NodeManager 通信，要求它启动任务。

6. NodeManager 为任务设置好运行环境（包括环境变量、JAR 包、二进制程序等）后，将任务启动命令写到一个脚本中，并通过运行该脚本启动任务。

7. 各个任务通过某个RPC 协议向ApplicationMaster 汇报自己的状态和进度，以让ApplicationMaster 随时掌握各个任务的运行状态，从而可以在任务失败时重新启动任务。在应用程序运行过程中，用户可随时通过RPC 向ApplicationMaster 查询应用程序的当前运行状态。

8. 应用程序运行完成后，ApplicationMaster 向ResourceManager 注销并关闭自己。

YARN的资源调度三种模型

在Yarn中有三种调度器可以选择：FIFO Scheduler ，Capacity Scheduler，Fair Scheduler。

Apache版本的hadoop默认使用的是Capacity Scheduler调度方式。CDH版本的默认使用的是Fair Scheduler调度方式

FIFO Scheduler（先来先服务）：

FIFO Scheduler把应用按提交的顺序排成一个队列，这是一个先进先出队列，在进行资源分配的时候，先给队列中最头上的应用进行分配资源，待最头上的应用需求满足后再给下一个分配，以此类推。

FIFO Scheduler是最简单也是最容易理解的调度器，也不需要任何配置，但它并不适用于共享集群。大的应用可能会占用所有集群资源，这就导致其它应用被阻塞，比如有个大任务在执行，占用了全部的资源，再提交一个小任务，则此小任务会一直被阻塞。

Capacity Scheduler（能力调度器）：

对于Capacity调度器，有一个专门的队列用来运行小任务，但是为小任务专门设置一个队列会预先占用一定的集群资源，这就导致大任务的执行时间会落后于使用FIFO调度器时的时间。

Fair Scheduler（公平调度器）：

在Fair调度器中，我们不需要预先占用一定的系统资源，Fair调度器会为所有运行的job动态的调整系统资源。