2016/09/27 Hadoop Yarn

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1.1 YARN基本架构

    YARN是Hadoop2.0中的资源管理系统，它的基本设计思想是将MRv1中的JobTracker拆分成了两个独立的服务：一个全局的资源管理器ResourceManager和每个应用程序特有的ApplicationMaster。其中ResourceManager负责整个系统的资源管理和分配，而ApplicationMaster负责单个应用程序的管理。

1.2 YARN基本组成结构

    YARN总体上仍然是Master/Slave结构，在这个资源管理框架中，ResourceManager为Master，NodeManager为Slave，ResourceManger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，需要提供一个用以追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。由于不同的ApplicationMaste被分布到不同的节点上，因此它们之间不会互相影响。

YARN主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster（图中给出了MapReduce和MPI两种计算框架的ApplicationMaster，分别为MR AppMstr和MPI AppMstr）和Container等几个组件构成。

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（Application Manager，ASM）。

• 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，该调度器是一个可拔插的组件，用户可以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。

• 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一个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。

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，它接受并处理来自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在描述的资源。

1.3 YARN工作流程

• 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。
• ResourceManager为该应用程序分配第一个Container，并与对应的NodeManager通信，要求它在这个Container中启动应用程序的ApplicationMaster。
• ApplicationMaster首先向ResourceManager注册，这样用户可以直接通过ResourceManage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。
• ApplicationMaster采用轮询的方式通过RPC协议向ResourceManager申请和领取资源。
• 一旦ApplicationMaster申请到资源后，便于对于的NameNode通信，要求它启动任务。
• 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。
• 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，用户可以随时通过RPC向ApplicationMaster查询应用程序的当前运行状态。

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

2016/09/27 Hadoop Yarn

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