Yarn快速入门系列(1)——基本架构与三大组件介绍

        本篇博客,博主为大家分享的内容是关于一个在Hadoop中非常重要的组件——Yarn。到底有多重要呢?请看下面详解!

        码字不易,先赞后看!
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文章目录

    • Apache Hadoop YARN
      • 1. Yarn 通俗介绍
      • 2. Yarn基本架构
      • 3. Yarn三大组件介绍
        • 3.1 ResourceManager
        • 3.2 NodeManager
        • 3.3 ApplicationMaster


Apache Hadoop YARN

1. Yarn 通俗介绍

        Apache Hadoop YARN (Yet Another Resource Negotiator,另一种资源协调者)是一种新的 Hadoop 资源管理器,它是一个通用资源管理系统和调度平台,可为上层应用提供统一的资源管理和调度。
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        它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。

        可以把yarn理解为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为这些程序提供运算所需的资源内存cpu)。

        大家需要清楚以下几点:

  • yarn并不清楚用户提交的程序的运行机制
  • 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)
  • yarn中的主管角色叫ResourceManager
  • yarn中具体提供运算资源的角色叫NodeManager
  • yarn与运行的用户程序完全解耦,意味着yarn上可以运行各种类型的分布式运算程序,比如mapreduce、storm,spark,tez ……
  • 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
  • yarn成为一个通用的资源调度平台.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

2. Yarn基本架构

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        YARN是一个资源管理、任务调度的框架,主要包含三大模块:ResourceManager(RM)、NodeManager(NM)、ApplicationMaster(AM)。

其中:

        ResourceManager负责所有资源的监控、分配和管理,一个集群只有一个

        NodeManager负责每一个节点的维护,一个集群有多个

        ApplicationMaster负责每一个具体应用程序的调度和协调,一个集群有多个

        对于所有的applications,RM拥有绝对的控制权和对资源的分配权而每个AM则会和RM协商资源同时和NodeManager通信来执行和监控task

3. Yarn三大组件介绍

        从上面介绍的内容来看,大家对于Yarn组件应该有了一定的认知,接下来,我们对其进行详细介绍!

3.1 ResourceManager

  • ResourceManager负责整个集群的资源管理和分配,是一个全局的资源管理系统。
  • NodeManager以心跳的方式向ResourceManager汇报资源使用情况(目前主要是CPU和内存的使用情况)。RM只接受NM的资源回报信息,对于具体的资源处理则交给NM自己处理。
  • YARN Scheduler根据application的请求为其分配资源,不负责application job的监控、追踪、运行状态反馈、启动等工作。

3.2 NodeManager

        NodeManager是每个节点上的资源和任务管理器,它是管理这台机器的代理,负责该节点程序的运行,以及该节点资源的管理和监控。YARN集群每个节点都运行一个NodeManager

  • NodeManager定时向ResourceManager汇报本节点资源(CPU、内存)的使用情况和Container的运行状态。当ResourceManager宕机时NodeManager自动连接RM备用节点。

  • NodeManager接收并处理来自ApplicationMaster的Container启动、停止等各种请求。

3.3 ApplicationMaster

  • 用户提交的每个应用程序均包含一个ApplicationMaster,它可以运行在ResourceManager以外的机器上。

  • 负责与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(资源的二次分配)。

  • 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。

  • 当前YARN自带了两个ApplicationMaster实现,一个是用于演示AM编写方法的实例程序DistributedShell,它可以申请一定数目的Container以并行运行一个Shell命令或者Shell脚本;另一个是运行MapReduce应用程序的AM—MRAppMaster。

        注意:RM只负责监控AM,并在AM运行失败时候启动它。RM不负责AM内部任务的容错,任务的容错由AM完成。


        好了,本次的内容分享就到这里,下一篇博客将为大家介绍Yarn的运行流程,敬请期待!!!

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