Yarn
- 概述
- 主要角色
- 运行流程（重点）
- 调度策略
资料来源：拉勾大数据训练营【第二期】
概述
Yarn是 Hadoop 2.x 引入的新的资源管理系统模块，主要用于管理集群当中的资源（主要是服务器的各种硬件资源，比如内存、CPU等），它不光管理硬件资源，还管理运行的一些任务信息等。
Yarn调度资源可以分为两个层级：
一级管理调度：管理计算机的资源、运行job任务的生命周期
二级管理调度：任务的计算模型（maptask,reducetask的代码）、多样化的计算模型（spark,storm）
主要角色
角色 | 作用 |
ResourceManage | 主节点，主要用于接受用户请求，分配资源 |
NodeManager | 从节点，主要用于处理任务的计算 |
ApplicationMaste | 申请资源，分配资源（分配 Container ），监控任务执行的进度状况，回收资源，和 ResourceManager 通信，报告任务的执行状况“自杀” |
Container | 资源分配的单位，所有的资源都是以 Container 的形式来进行划分的，便于资源的分配和回收 |
JobHistoryServer | 历史完成的任务信息 |
TimeLineServer | 2.4版本之后出来的新特性，查看正在执行任务的信息 |
运行流程（重点）
1. 客户端向 ResourceManagement 提交 运行的请求 （hadoop jar xxxx.jar）。
2. ResourceManager 进行检查,没有问题的时候,向客户端返回一个共享资源的路径以及 JobId。
3. 客户端向 HDFS 提交资源,将共享资源放入共享路径下（/tmp/hadoop-yarn/staging-dir/xxxxxxxx）。
4. 客户端向 ResourceManager 反馈共享资源放置完毕,进行 job 的正式提交。
5. ResourceManager 为这个 job 分配一个节点,并在这个节点上启动 MRAppMaster 任务。
6. ResourceManager 到对应的节点上去启动 Container 容器用于装载 MRAppMaster。
7. MRAppMaster 对 job 进行初始化,生成一个 job 工作簿，job 的工作簿记录着 MapTask 和 ReduceTask 的运行进度和状态。
8. MRAppMaster 向 ResourceManager 申请 MapTask 和 ReduceTask 的运行的资源,先发 MapTask 然后发 ReduceTask。
9. ResourceManager 向 MRAppMaster 返回 MapTask 和 ReduceTask 的资源节点。
调度策略
fifo 队列调度器（first in first out）（一般没人用）
运行规则：第一个任务来了，先执行，第二个任务来了，等着
弊端：如果有一个很大的计算任务先来，需要执行两个小时，再来一个小任务，需要两分钟，第二个任务必须要等第一个完成。
capacity scheduler 容量调度器（apache 的 hadoop 版本默认使用的调度器）
运行规则：将集群的资源，划分成好几个队列，任务提交的时候，可以选择不同的队列进行提交。
优点：根据提交任务需要资源的大小不同，可以将任务划分到不同给的队列下面去。
第三种：fair scheduler 公平调度器（CDH 版本的 hadoop 默认的调度规则）
运行规则：如果没有任务提交，收到第一个任务，将进群当中所有的资源全部给第一个任务，如果此时收到第二个任务，就会将第一个任务的资源划分一点出来给第二个任务，让第二个任务也可以执行，以此类推，保证每一个任务都可以公平地一起执行
