Yarn是啥？详解+原理

Yarn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基本架构

YARN主要由ResourceManager、NodeManageApplicationMaster（AM）和Container等组件构成

1） ResourceManager(rm)：处理客户端请求、启动/监控ApplicationMaster、监控NodeManager、资源分配与调度；
2）NodeManager(nm)：单个节点上的资源管理、处理来自ResourceManager的命令、处理来自ApplicationMaster的命令；
3）ApplicationMaster：数据切分、为应用程序申请资源，并分配给内部任务、任务监控与容错。
4）Container：对任务运行环境的抽象，封装了CPU、内存等多维资源以及环境变量、启动命令等任务运行相关的信息。

Yarn工作机制

（1）Mr程序提交到客户端所在的节点。
（2）Yarnrunner向Resourcemanager申请一个Application。
（3）rm将该应用程序的资源路径返回给yarnrunner。
（4）该程序将运行所需资源提交到HDFS上。
（5）程序资源提交完毕后，申请运行mrAppMaster。
（6）RM将用户的请求初始化成一个task。
（7）其中一个NodeManager领取到task任务。
（8）该NodeManager创建容器Container，并产生MRAppmaster。
（9）Container从HDFS上拷贝资源到本地。
（10）MRAppmaster向RM 申请运行maptask资源。
（11）RM将运行maptask任务分配给另外两个NodeManager，另两个NodeManager分别领取任务并创建容器。
（12）MR向两个接收到任务的NodeManager发送程序启动脚本，这两个NodeManager分别启动maptask，maptask对数据分区排序。
（13）MrAppMaster等待所有maptask运行完毕后，向RM申请容器，运行reduce task。
（14）reduce task向maptask获取相应分区的数据。
（15）程序运行完毕后，MR会向RM申请注销自己。

资源调度器

目前，Hadoop作业调度器主要有三种：FIFO、Capacity Scheduler和Fair Scheduler。
FIFO:先进先出调度器- ->一个队列，按到达时间排序，先到先服务
Capacity Scheduler:容量调度器- ->多个队列，按到达时间排序，先到先服务
Fair Scheduler:公平调度器- ->多个队列，按照缺额排序，缺额大者有先
yarn-default.xml文件

<property><description>The class to use as the resource scheduler.</description><name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name><value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.**CapacityScheduler**</value>
</property>