YARN在Hadoop中的功能做用有两个,第一是负责Hadoop集群中的资源管理(resource management),第二是负责对任务进行调度和监控(scheduling/monitoring)。YARN分别提供了相应的组件完成这两项工做。网络
YARN在管理资源上采用的是master/slave架构。在整个YARN集群中,在其中一个节点上运行ResourceManager进程做为master,其他每一个节点上都运行一个NodeManager进程做为slave。
ResourceManager负责对集群中的全部资源进行统一的管理和调度。NodeManager进程负责单个节点上的资源管理,它监控一个节点上的资源使用状况(如cpu,内存,硬盘,网络等)并将其report给ResourceManager。
ResourceManager有两个主要的组件:Scheduler和ApplicationsManager。
其中的Scheduler就负责为集群中运行的各个application分配所须要的资源。Scheduler只负责资源的调度,它不作任何对application监控或跟踪的工做,此外,在任务因为各类缘由执行失败时,它也不负责对任务进行重启。
Scheduler根据application对资源的需求执行其资源调度功能。它将cpu、内存、硬盘、网络等资源合并成一个总体,抽象成Container进行资源分配。Container就是Scheduler进行资源分配的一个单位,也是运行各个任务的容器。
此外,Scheduler是一个可插拔的组件,用户可根据本身的须要设计新的Scheduler,YARN提供了多种可直接使用的调度器,好比Fair Scheduler和Capacity Scheduler等。架构
ApplicationMaster组件负责跟踪和管理一次提交的做业(job),它负责为job的运行向ResourceManager中的Scheduler组件申请资源,并经过NodeManger启动和监控这个job的全部task。
当向ResourceManager提交一个job时,必须为其指定一个ApplicationMaster组件。ResourceManager中的ApplicationsManager组件会对全部job的ApplicationMaster进行管理,它首先会为ApplicationMaster组件分配资源,使其运行在一个slave节点的Container中。并负责监控ApplicationMaster的运行状态,在Container出现异常时对ApplicationMaster进行重启。
ApplicationsManager负责管理整个集群中的全部job,包括job的提交、与Scheduler协商资源以启动ApplicationMaster、监控ApplicationMaster运行状态并在失败时从新启动它等。app
上面咱们已经介绍了YARN中的所有组件的做用,如今咱们详细说一下YARN的架构。
先看图中的Node Statue线,这条线展示了YARN集群的master/slave架构。ResourceManager是集群中的master节点,做为老大统一管理集群中的全部资源分配。集群中能够存在多个NodeManager节点,NodeManager负责其所在机器上的资源管理,并将资源使用状况report给ResourceManager节点。
Container是YARN中的资源抽象,它封装了一个节点上的多维度资源,如内存、CPU、磁盘、网络等。从图中能够看到,一个NodeManager节点上同时存在多个Container。提交做业的每一个task都运行在一个Container中。
再看MapReduce Status和Resource Request这两条线,它展示了ApplicationMaster的做用。首先,对于每一个提交的做业都必需要有一个ApplicationMaster(如这里的两个做业分别对应一个ApplicationMaster)。ApplicationMaster对做业的全部任务进行跟踪监控和管理,能够看到做业下的每一个任务都将执行statue汇报给ApplicationMaster。此外,ApplicationMaster还负责向ResourceManager申请资源。
最后,Job Submission这条线展示了每次提交新的做业时,都是将任务提交给ResourceManager,由ResourceManager全局管理。常见的操做有提交一个做业、杀死一个做业等。oop
提交一个做业到YARN的详细执行流程以下:spa