Yarn

Yarn的概述

Yarn是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而mapreduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序

Yarn的重要概念

1、 yarn并不清楚用户提交的程序的运行机制

2、 yarn只提供运算资源的调度（用户程序向yarn申请资源，yarn就负责分配资源）

3、 yarn中的主管角色叫ResourceManager

4、 yarn中具体提供运算资源的角色叫NodeManager

5、 这样一来，yarn其实就与运行的用户程序完全解耦，就意味着yarn上可以运行各种类型的分布式运算程序（mapreduce只是其中的一种），比如mapreduce、storm程序，spark程序，tez ……

6、 所以，spark、storm等运算框架都可以整合在yarn上运行，只要他们各自的框架中有符合yarn规范的资源请求机制即可

7、 Yarn就成为一个通用的资源调度平台，从此，企业中以前存在的各种运算集群都可以整合在一个物理集群上，提高资源利用率，方便数据共享

 

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是slave。Resourcemanager负责对各个nademanger上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NodeManger启动可以占用一定资源的任务。由于不同的ApplicationMaster被分布到不同的节点上，因此它们之间不会相互影响。

            YARN的基本组成结构，YARN主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container等几个组件构成。

            ResourceManager是Master上一个独立运行的进程，负责集群统一的资源管理、调度、分配等等；NodeManager是Slave上一个独立运行的进程，负责上报节点的状态；App Master和Container是运行在Slave上的组件，Container是yarn中分配资源的一个单位，包涵内存、CPU等等资源，yarn以Container为单位分配资源。

            Client向ResourceManager提交的每一个应用程序都必须有一个Application Master，它经过ResourceManager分配资源后，运行于某一个Slave节点的Container中，具体做事情的Task，同样也运行与某一个Slave节点的Container中。RM，NM，AM乃至普通的Container之间的通信，都是用RPC机制。

Resourcemanager

             RM是一个全局的资源管理器，集群只有一个，负责整个系统的资源管理和分配，包括处理客户端请求、启动/监控APP master、监控nodemanager、资源的分配与调度。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。

ApplicationMaster（AM）

       管理YARN内运行的应用程序的每个实例。

功能：

      数据切分

     为应用程序申请资源并进一步分配给内部任务。

     任务监控与容错

负责协调来自resourcemanager的资源，并通过nodemanager监视容易的执行和资源使用情况。

NodeManager（NM）

Nodemanager整个集群有多个，负责每个节点上的资源和使用。

功能：

       单个节点上的资源管理和任务。

       处理来自于resourcemanager的命令。

       处理来自域app master的命令。

Nodemanager管理着抽象容器，这些抽象容器代表着一些特定程序使用针对每个节点的资源。

Nodemanager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（cpu和内存等资源）

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。目前为止，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。

功能：

         对task环境的抽象

        描述一系列信息

        任务运行资源的集合（cpu、内存、io等）

        任务运行环境

Yarn资源调度策略

FIFO Scheduler 

FIFO Scheduler把应用按提交的顺序排成一个队列，这是一个先进先出队列，在进行资源分配的时候，先给队列中最头上的应用进行分配资源，待最头上的应用需求满足后再给下一个分配，以此类推。

FIFO Scheduler是最简单也是最容易理解的调度器，也不需要任何配置，但它并不适用于共享集群。大的应用可能会占用所有集群资源，这就导致其它应用被阻塞。在共享集群中，更适合采用Capacity Scheduler或Fair Scheduler，这两个调度器都允许大任务和小任务在提交的同时获得一定的系统资源。

Capacity Scheduler

 

而对于Capacity调度器，有一个专门的队列用来运行小任务，但是为小任务专门设置一个队列会预先占用一定的集群资源，这就导致大任务的执行时间会落后于使用FIFO调度器时的时间。

FairS cheduler

job动态的调整系统资源。如下图所示，当第一个大job提交时，只有这一个job在运行，此时它获得了所有集群资源；当第二个小任务提交后，Fair调度器会分配一半资源给这个小任务，让这两个任务公平的共享集群资源。

需要注意的是，在下图Fair调度器中，从第二个任务提交到获得资源会有一定的延迟，因为它需要等待第一个任务释放占用的Container。小任务执行完成之后也会释放自己占用的资源，大任务又获得了全部的系统资源。最终的效果就是Fair调度器即得到了高的资源利用率又能保证小任务及时完成。