菜鸟也有梦想啊
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大数据学习之路（四）YARN

                                                                                YARN

YARN

 YARN是在Hadoop2.0出现的类似于手机操作系统的，类似IOS，用来管理安装在其上的插件的工具，和Hadoop1.0做一个比较

大数据学习之路（四）YARN_第1张图片

 yarn上面可以有很多插件安装在上面

大数据学习之路（四）YARN_第2张图片

一、Yarn
1、定位：分布式操作系统
        作用：资源整合，为了让系统资源利用最大化，
                            在同一套硬件集群上同时可以运行MR任务、Spark任务、Storm任务

2、ResourceManager(RM)整个Yarn的主：资源管理系统

RM负责1.0中jobtracker中的资源分配
ApplicationManager(AM)负责任务调度：应用程序Master（本质上也是一个普通的Container）

RM有一个可插拔的调度组件Scheduler（可插拔，有很多选项）

分为FIFO先进先出、专有队列、公平调度

大数据学习之路（四）YARN_第3张图片

大数据学习之路（四）YARN_第4张图片

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第一种就是先来的任务先运行，大的应用占用所有资源，不适合集群使用

第二种是专有对列运行小任务，预先占用一部分集群资源，容易造成浪费

第三种不需要占用，动态调整，公平分配
NM：Tasktracker的角色，接收RM的请求，分配Container资源，通过心跳给RM汇报监控，并且管理当前节点内部的资源利用情况

    container：是个进程，NM来启动、并且监控Container，通过心跳上报给RM

在1.0中jobtracker：资源分配、任务调度（包含监控），但是在2.0中，RM用于资源分配，AM用于任务调度，将jobtracker的绝对权力进行了肢解

Container资源：
hadoop1.0：资源称为slot，map slot和reduce slot
slot比作小区停车位，普通小轿车，大型卡车有自己的停车位，不能停到对方的停车位中
slot是资源调配单元，slot决定cpu和内存大小
hadoop1.0一个节点默认启动两个map slot和reduce slot
slot只是一个令牌或者是一种许可证，只是一个逻辑的概念

hadoop2.0：资源称为container

任务从客户端进入，进入到RM，RM将任务下发到NM,NM里面的container进程启动一个AM线程，说明自己需要多少资源，将需求发送给RM，RM重新分配任务给一个NM，NM启动一个container开始跑AM任务

 

大数据学习之路（四）YARN_第6张图片


yarn的容错能力

• RM挂掉：单点故障，新版本可以基于Zookeeper实现HA高可用集群，可通过 配置进行设置准备RM，主提供服务，备同步主的信息，一旦主挂掉，备立即做 切换接替进行服务

• NM挂掉：不止一个，当一个挂了，会通过心跳方式通知RM，RM将情况通知对 应AM，AM作进一步处理

• AM挂掉：若挂掉，RM负责重启，其实RM上有一个RMApplicationMaster， 是AM的AM，上面保存已经完成的task，若重启AM，无需重新运行已经完成的 task

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