hadoop2——新MapReduces——yarm详解

YARN总体上仍然是Master/Slave结构，在整个资源管理框架中，ResourceManager为Master，NodeManager为Slave,ResourceManager负责对各个NodeManager上的资源进行统一管理和调度。当用户提交一个应用程序时，需要提供一个用以跟踪和管理这个程序的ApplicationMaster，它负责向ResourceManager申请资源，并要求NodeManager启动可以占用一定资源的任务。

　　 Hadoop2.0 YARN包含以下实体，可以看图：

　　

ResourceManager(RM):全局资源管理器，负责整个系统的资源管理和分配。

　　由连个组件组成：

　　　　调度器（Scheduler）

　　　　    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。这里的调度器是一个“纯   　　　　调度器”，因为它不再负责监控或者跟踪应用的执行状态等，此外，他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。调度器仅根据各个应用的资源　　　　　需求进行调度，这是通过抽象概念“资源容器”完成的，资源容器（Resource Container）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。

　　　　应用管理器（ApplicationsManager，ASM）

　　　　ASM主要负责接收作业，协商获取第一个容器用于执行AM和提供重启失败AM container的服务

　　　    ASM负责管理系统中所有应用程序的AM，正如上一节所述，ASM负责启动AM，监控AM的运行状态，在AM失败时对其进行重启等。

为了完成该功能，ASM主要有以下几个组件：

（1）SchedulerNegotiator：与调度器协商容器资源，并返回给AM

（2）AMContainerManager：告知NM，启动或者停止某个AM的容器

（3）AMMonitor：查看AM是否活着，并在必要的时候重启AM

NodeManager(NM)：每个节点上的资源和任务管理器，定时向RM汇报本节上的资源使用情况和各个Container的运行状态，接受并处理来自AM的Container启动/停止等各种请求。

ApplicationMaster(AM):用户提交每个应用程序均包含一个AM，主要功能与RM调度器协商以获取资源，进一步分配给内部的任务，与NM通信启动/停止任务，监控任务的运行状态。

　　 每个应用程序均会有一个AM，主要职责有：

　　（1）  与调度器协商资源

　　（2）  与NM合作，在合适的容器中运行对应的task，并监控这些task执行

　　（3） 如果container出现故障，AM会重新向调度器申请资源

　　（4）  计算应用程序所需的资源量，并转化成调度器可识别的格式（协议）

　　（5）  AM出现故障后，ASM会重启它，而由AM自己从之前保存的应用程序执行状态中恢复应用程序。

　　  注：在MapReduce中，由于AM会定时的保存job的运行时状态，因此，当AM重启时可以恢复对应的job，按照粒度有三种策略：

　　 <1>整个作业重新计算

　　 <2> 保存已经完成的map task和reduce task，只重新计算未完成的task

　　 <3> 保存task的进度，从task断点处开始计算，如：某个task完成了20%，则AM重启后，让该task从20%处开始计算。

Contanier:是YARN中资源的抽象，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想RM申请资源时，RM为AM返回的资源便是用Container表示的。

　　

　　（1）  Container是YARN中资源的抽象，它封装了某个节点上一定量的资源（CPU和内存两类资源）。它跟Linux Container没有任何关系，仅仅是YARN提出的一个概念（从实现上看，可看做一个可序列化/反序列化的Java类）。

　　（2）  Container由ApplicationMaster向ResourceManager申请的，由ResouceManager中的资源调度器异步分配给ApplicationMaster；

　　（3） Container的运行是由ApplicationMaster向资源所在的NodeManager发起的，Container运行时需提供内部执行的任务命令（可以使任何命令，比如java、Python、C++进程启动命令均可）以及该命令执行所需的环境变量和外部资源（比如词典文件、可执行文件、jar包等）。

　　 另外，一个应用程序所需的Container分为两大类，如下：

　　（1） 运行ApplicationMaster的Container：这是由ResourceManager（向内部的资源调度器）申请和启动的，用户提交应用程序时，可指定唯一的ApplicationMaster所需的资源；

　　（2） 运行各类任务的Container：这是由ApplicationMaster向ResourceManager申请的，并由ApplicationMaster与NodeManager通信以启动之。

以上两类Container可能在任意节点上，它们的位置通常而言是随机的，即ApplicationMaster可能与它管理的任务运行在一个节点上。

一个应用程序在YARN上的运行步骤　

步骤1：用户将应用程序提交到ResourceManager上；

步骤2：ResourceManager为应用程序ApplicationMaster申请资源，并与某个NodeManager通信，以启动ApplicationMaster；

步骤3：ApplicationMaster与ResourceManager通信，为内部要执行的任务申请资源，一旦得到资源后，将于NodeManager通信，以启动对应的任务。

步骤4：所有任务运行完成后，ApplicationMaster向ResourceManager注销，整个应用程序运行结束。