简单介绍Yarn。

背景介绍

MapReduce v1

• JobTracker
  • Manage Cluster Resources & Job Scheduling
• TaskTracker
  • Per-node agent
  • Manage Task
• 其中，JobTracker承担了太多的任务
  • 作业管理
    • 状态监控，信息汇总
  • 任务管理
    • 调度，监控
  • 资源管理

MapReduce 1.0 缺陷

• JobTracker存在单点故障风险
• JobTracker“大包大揽”内存开销大
• 资源分配只考虑MapReduce任务数量，不考虑任务需要 的CPU、内存，TaskTracker所在节点容易内存溢出
• 资源划分不灵活(强制等量划分为slot ，包括Map slot和 Reduce slot)
• 资源管理不单单是MapReduce系统所需要的，而是通用的

YARN

• Yet Another Resource Negotiator
• 设计思路
  • 资源管理与计算相分离
• MapReduce 1.0既是计算框架，也是资源管理框架
• Yarn是独立出来的资源管理框架
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YARN体系结构

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ResourceManager

• ResourceManager(RM)是一个全局的资源管理器，包括
  • 资源调度器(Resource Scheduler)
    • 资源分配
  • 应用程序管理器(Application Manager)
    • 所有应用程序的管理工作(轻量作业管理)
    • 检查是否由足够资源部署application master
    • 维护application id
    • Web UI展示信息

NodeManage

• 监控所在节点每个Container(容器)的资源 (CPU、内存等)使用情况、健康状况
• 向ResourceManager汇报作业的资源使用 情况和每个容器的运行状态
• NodeManager主要负责管理抽象的容器， 只处理与容器相关的事情，而不具体负责每个任务(Map任务或Reduce任务)自身状态的管理

ApplicationMaster

• 与ResourceManager(RM)的交互
  • 与RM协商获取资源，把获得的资源进一步分配给内部的各个任务(Map或Reduce任务)
  • 定时向RM报告资源使用情况和应用进度信息 作业完成时，向RM注销容器，执行周期完成
• 与NodeManager保持通信进行应用程序的 管理
• 监控任务的执行进度和状态，并在任务发生失败时重新申请资源重启任务

Container

• 容器(Container)作为动态资源分配单位 ，每个容器中都封装了一定数量的CPU、 内存、磁盘等资源，从而限定每个应用程 序可以使用的资源量
• 执行计算任务
  • 无论是MapReduce还是Spark，都可以执行

YARN工作流程

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YARN发展目标

• 一个框架多个系统
  • 在一个集群上部署一个统一的资源调度管理框架YARN，在 YARN之上可以部署其他各种计算系统
• 由YARN为这些计算系统提供统一的资源调度管理框架，并且能够根据各种计算系 统的负载需求，调整各自占用的资源，实现集群资源共享和资源弹性收缩
• 可以实现一个集群上不同应用负载混搭，有效提高了集群的利用率
• 不同计算系统可以共享底层存储，避免了数据集跨集群移动