YARN的服务进程角色

ResourceManager(只能在一台机器上 , 负责任务调度的) :

1 接收客户端请求

2 为整个Yarn集群分配资源

NodeManager(可以在很多台机器上运行,负责创建容器运行程序) :

1  能够根据客户端提交的任务的请求 , 会在NodeManager上开辟一些计算机资源(CPU , MEMORY) ,  以后要跑MapTask , 可能一台机器上就要启动很多MapTask , NodeManager就负责在这台机器上创建若干个这样的可以运行程序的APP容器 . 

2  负责接收客户端传递过来的jar包，而且可以接收客户端发送过来的请求，用于启动jar包中的某个程序

3  NodeManager最好不要和NameNode装在同一台机器上? 因为NodeManager不需要读取数据，而且他是Yarn集群的管理者，如果装在同一台机器上还会分享资源，降低运行速度。

4  一般和DataNode安装在同一台机器上。为什么? 因为MapTask会去HDFS上读取数据，读取的时候底层的API会通过网络找NameNode，然后通过NameNode去找到DataNode读取数据，这样在一定程度上会提高程序的运行效率。

YARN集群的安装 : 

Yarn的安装包在Hadoop的安装包的配置文件里面,只需要修改配置文件即可

配置文件参考文章 : 

启动命令 :

Yarn-daemon.sh start resourcemanager

自动化启动的时候 , 会去读取slaves文件

start-yarn.sh(在哪里运行就在哪里启动ResourceManager)

使用netstat -nltp查看端口

使用free -m 查看当前机器的剩余内存

Web页面地址 : http://hadoop01:8088

YARN集群各角色的工作机制

NodeManager资源总量配置如果不配置默认是8G Memory、8个CPU（这里设置的值是一个资源上限）

YARN的每一台NodeManager上面有一个资源总量参数，每一台NodeManager可以提供多少的CPU和Memory .

1.ResourceManager（RM）

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。它主要由两个组件构成：调度器（Scheduler）和应用程序管理器（Applications Manager，ASM）。

（1）调度器

调度器根据容量、队列等限制条件（如每个队列分配一定的资源，最多执行一定数量的作业等），将系统中的资源分配给各个正在运行的应用程序。

需要注意的是，该调度器是一个“纯调度器”，它不再从事任何与具体应用程序相关的工作，比如不负责监控或者跟踪应用的执行状态等，也不负责重新启动因应用执行失败或者硬件故障而产生的失败任务，这些均交由应用程序相关的ApplicationMaster完成。调度器仅根据各个应用程序的资源需求进行资源分配，而资源分配单位用一个抽象概念“资源容器”（Resource Container，简称Container）表示，Container是一个动态资源分配单位，它将内存、CPU、磁盘、网络等资源封装在一起，从而限定每个任务使用的资源量。此外，该调度器是一个可插拔的组件，用户可根据自己的需要设计新的调度器，YARN提供了多种直接可用的调度器，比如Fair Scheduler和Capacity Scheduler等。

（2） 应用程序管理器

应用程序管理器负责管理整个系统中所有应用程序，包括应用程序提交、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新启动它等。

2. ApplicationMaster（AM）

用户提交的每个应用程序均包含1个AM，主要功能包括：

与RM调度器协商以获取资源（用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；

监控所有任务运行状态，并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务。

当前YARN自带了两个AM实现，一个是用于演示AM编写方法的实例程序distributedshell，它可以申请一定数目的Container以并行运行一个Shell命令或者Shell脚本；另一个是运行MapReduce应用程序的AM—MRAppMaster，我们将在第8章对其进行介绍。此外，一些其他的计算框架对应的AM正在开发中，比如Open MPI、Spark等。

3. NodeManager（NM）

NM是每个节点上的资源和任务管理器，一方面，它会定时地向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，它接收并处理来自AM的Container启动/停止等各种请求。

4. Container

Container是YARN中的资源抽象，它封装了某个节点上的多维度资源，如内存、CPU、磁盘、网络等，当AM向RM申请资源时，RM为AM返回的资源便是用Container表示的。YARN会为每个任务分配一个Container，且该任务只能使用该Container中描述的资源。

需要注意的是，Container不同于MRv1中的slot，它是一个动态资源划分单位，是根据应用程序的需求动态生成的。截至本书完成时，YARN仅支持CPU和内存两种资源，且使用了轻量级资源隔离机制Cgroups进行资源隔离。

YARN工作流程

当用户向YARN中提交一个应用程序后，YARN将分两个阶段运行该应用程序：

第一个阶段是启动ApplicationMaster；

第二个阶段是由ApplicationMaster创建应用程序，为它申请资源，并监控它的整个运行过程，直到运行完成。

步骤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。

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

步骤3　ApplicationMaster首先向ResourceManager注册，这样用户可以直接通过ResourceManager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。

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

步骤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。

步骤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。

步骤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。

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