hadoop yarn配置参数 hadoop中的yarn

文章目录

• Yarn的前世今生
• Yarn的基本架构

• ResourceManager的组成部分

• Yarn的运行原理

Yarn的前世今生

• Yarn为什么会诞生？

• Hadoop1.0中，并没有Yarn，直到Hadoop2.0才有。Hadoop1.0中，Hadoop的核心组件是HDFS和MapReduce，Hadoop2.0中，其核心组件在HDFS和MapReduce的基础上加入了Yarn。
• 在Hadoop1,0中，存在最大的问题就是资源管理问题；此外，随着技术发展，人们已经不满于Hadoop集群中只使用MapReduce一种计算框架（例如后续出现的Spark，Mars等）。人们更希望有一套合理的管理机制，来控制整个集群的资源使用，那么随之就出现了Yarn。

• Yarn干什么用？

• 也就是说，Yarn是一个实现集群资源管理的系统组件，为上层计算框架提供计算资源。在Hadoop中其中启动Yarn的命令如下。之后会发现系统中多了两个进程：ResourceManager（全局资源管理器，简称RM）和NodeManager（借点资源任务管理器，NM）。也可以说RM和NM合在一起就是YARN。

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Yarn的基本架构

  Yarn在设计思想上和HDFS都是主从架构（Master\Slave）。在HDFS中，NameNode是主节点，DataNode是从节点！在Yarn中，RM是主节点，NM是从节点。

ResourceManager的组成部分

  RM有两个组成部分：调度器（Scheduler）和应用程序管理器（ApplicationManager）。

• ApplicationManager（应用程序管理器，简称AM）

• AM主要负责接收client端提交的job请求，为应用（MapReduce程序）分配一个Container来运行第一个Application Master，并负责监控Application Master，并在遇到失败的时候重启Application Master。

• Scheduler（调度器）

• 调度器就是为了让每一个结点都充分利用起来，并合理地分配和调度的一种管理器。
• 值得注意的是：调度器仅仅是一个单纯的调度器，他不负责从事任何具体的和应用程序相关的工作！例如运行map任务和reduce任务不是他的工作范围，监控程序、跟踪程序也不在其工作范围。
• 调度器又分为三种：1.容量调度器；2.公平调度器；3.队列调度器。

• ApplicationMaster

• 负责监控Map任务和Reduce任务，用户提交的每一个程序都会产生一个ApplicationMaster，该AM是负责整个任务的一个管理者！
• 主要功能：1.与RM的调度器RS协商获取执行资源；2.与NM通信以启动或者停止任务，其中涉及到一个内容：资源池Container；3.监控所有其下任务的执行状态（map，reduce），如果失败，则会重新申请资源来启动任务。

• Container

• Container是Yarn中的资源抽象，它分装了某个结点的多维度资源，如内存，CPU，磁盘，网络，IO。
• ApplicationMaster，map，reduce都运行在资源池。资源池主要是将结点的资源切分出来组成一个可以单独运行任务（map，reduce）的容器。

Yarn的运行原理

用一张图来表示：