Hadoop集群资源调度YARN

YARN架构

1 RM(ResourceManager) + N NM(NodeManager)

ResourceManager的职责

一个集群active状态的RM只有一个，负责整个集群的资源管理和调度

1）处理客户端的请求(启动/杀死)

2）启动/监控ApplicationMaster(一个作业对应一个AM)

3）监控NM

4）系统的资源分配和调度

NodeManager的职责

整个集群中有N个，负责单个节点的资源管理和使用以及task的运行情况

1）定期向RM汇报本节点的资源使用请求和各个Container的运行状态

2）接收并处理RM的container启停的各种命令

3）单个节点的资源管理和任务管理

ApplicationMaster的职责

每个应用/作业对应一个，负责应用程序的管理

1）数据切分

2）为应用程序向RM申请资源(container)，并分配给内部任务

3）与NM通信以启停task， task是运行在container中的

4）task的监控和容错

Container的职责

对任务运行情况的描述：cpu、memory、环境变量

YARN执行流程

1）用户向YARN提交作业

2）RM为该作业分配第一个container(AM)

3）RM会与对应的NM通信，要求NM在这个container上启动应用程序的AM

4) AM首先向RM注册，然后AM将为各个任务申请资源，并监控运行情况

5）AM采用轮训的方式通过RPC协议向RM申请和领取资源

6）AM申请到资源以后，便和相应的NM通信，要求NM启动任务

7）NM启动我们作业对应的task

YARN环境搭建

mapred-site.xml中设置mapreduce.framework.name为yarn

yarn-site.xml中设置yarn.nodemanager.aux-services为mapreduce_shuffle

yarn的启动与停止

开启yarn：sbin/start-yarn.sh

通过jps命令，验证是否启动成功，出现ResourceManager、NodeManager表示成功

web: http://hadoop001:8088

停止yarn：sbin/stop-yarn.sh