资源管理调度Yarn

Hadoop组成

Hadoop HDFS：一个高可靠、高吞吐量的分布式文件系统，对海量数据的存储。

Hadoop MapReduce：一个分布式的资源调度和离线并行计算框架。

Hadoop Yarn：基于HDFS,用于作业调度和集群资源管理的框架。

hadoop中的yarn是什么 hadoop yarn 是什么_数据共享


Apache Hadoop YARN

1．Yarn通俗介绍

Apache Hadoop YARN （Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）是一种新的 Hadoop 资源管理器，它是一个通用资源管理系统和调度平台，可为上层应用提供统一的资源管理和调度。

支持多个数据处理框架（MapReduce Spark Storm等）。具有资源利用率高、运行成本底、数据共享等特点。

hadoop中的yarn是什么 hadoop yarn 是什么_Hadoop_02


的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。

可以把yarn理解为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为这些程序提供运算所需的资源（内存、cpu）。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

yarn与运行的用户程序完全解耦，意味着yarn上可以运行各种类型的分布式运算程序，比如mapreduce、storm，spark，tez ……

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成为一个通用的资源调度平台.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

2．Yarn基本架构

hadoop中的yarn是什么 hadoop yarn 是什么_Hadoop_03


YARN是一个资源管理、任务调度的框架，主要包含三大模块：ResourceManager（RM）、NodeManager（NM）、ApplicationMaster（AM）。

ResourceManager负责所有资源的监控、分配和管理，一个集群只有一个；

NodeManager负责每一个节点的维护，一个集群有多个。

ApplicationMaster负责每一个具体应用程序的调度和协调，一个集群有多个；

对于所有的applications，RM拥有绝对的控制权和对资源的分配权。而每个AM则会和RM协商资源，同时和NodeManager通信来执行和监控task。