再次整理关于hadoop中yarn的原理及运行

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一：对yarn的理解

1.关于yarn的组成

　　大约分成主要的四个。

　　Resourcemanager，Nodemanager，Applicationmaster，container

2.Resourcemanager（RM）的理解

　　RM是全局资源管理器，负责整个系统的资源管理和分配。

　　主要由两个组件组成：调度器和应用程序管理器（ASM）

　　调度器：根据容量，队列等限制条件，将系统中的资源分配给各个正在运行的应用程序，不负责具体应用程序的相关工作，比如监控或跟踪状态

　　应用程序管理器：负责管理整个系统中所有应用程序

3.Applicationmaster(AM)

　　用户提交的每个应用程序均包含一个AM

　　AM的主要功能：

　　　　(1)与RM调度器协商以获取资源（用Container表示）

　　　　(2)将得到的任务进一步分配给内部的任务

　　　　(3)与NM通信以自动/停止任务

　　　　(4)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：

　　　　一个用于演示AM编写方法的实例程序distributedshell

　　　　一个用于Mapreduce程序---MRAppMaster

　　其他的计算框架对应的AM正在开发中，比如Spark等

4.Nodemanager

　　NM是每个节点上的资源和任务管理器

　　　　(1)定时向RM汇报本节点上的资源使用情况和各个Container的运行状态

　　　　(2)接收并处理来自AM的Container启动/停止等各种要求

5.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

      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

二：mapreduce在yarn上运行

1.流程图

2.流程

　　(1)：由客户端提交一个应用，由RM的ASM接受应用请求

　　提交过来的应用程序包括哪些内容：

　　a:ApplicationMaster

　　b:启动Applicationmaster的命令

　　c:本身应用程序的内容

　　(2):提交了三部分内容给RM，然后RM找NodeManager,然后Nodemanager就启用Applicationmaster，并分配Container

　　　　接下来我们就要执行这个任务了，

　　(3):但是执行任务需要资源，所以我们得向RM的ASM申请执行任务的资源（它会在ＲＭ这儿注册一下，说我已经启动了，注册了以后就可以通过RM的来管理，我们用户也可以通过ＲＭ的ｗｅｂ客户端来监控任务的状态）ＡＳＭ只是负责APplicationMaster的启用

　　(4)我们注册好了后，得申请资源，申请资源是通过第四步，向ResourceScheduler申请的

　　(5)申请并领取资源后，它会找Nodemanager，告诉他我应经申请到了，然后Nodemanager判断一下，

　　(6)知道他申请到了以后就会启动任务，当前启动之前会准备好环境，

　　(7)任务启动以后会跟APplicationmaster进行通信，不断的心跳进行任务的汇报。

　　(8)完成以后会给ＲＭ进行汇报，让RSM撤销注册。然后RSM就会回收资源。当然了，我们是分布式的，所以我们不会只跟自己的Nodemanager通信。也会跟其他的节点通信。

三：参考

1.连接

　　主要参考文章

　　http://blog.csdn.net/wust__wangfan/article/details/48650889