Yarn知识点

HDFS=磁盘
YARN==OS
MR,SPARK,Flink,…====应用程序
在MR的基础上引入HIVE
1.YARN 定位：分布式 *** 作系统
作用：资源整合，让我们资源得到最大化利用，同一套硬件资源集群上可以运行多个任务（MR,SPARK,Flink）
2. 1.0中很重要的角色是jobtracker，这是主，承担着资源调度和任务管理的角色，相当于集两大功能于一身，真正干活的是tasktracker

1.0 jobtracker(主) tasktracker(从)
2.0 ResourceManager=》RM(主) NodeManager=>NM Application Master=>AM
2.0中将jobtracker的权力下放,
RM是jobtracker中的“资源管理”角色，负责运行中应用程序的资源分配，而不管应用程序的监控和状态跟踪。
本质：是一个独立的守护进程，运行在专有的机器上，机器的配置要足够好
AM：只是jobtracker中的“任务调度”角色
本质：是一个container，是一个特殊的container，管理其他的container，当任务提交的时候，AM是启动状态的，当任务执行完毕，AM就消失，不需要监控
NM:相当于是tasktracker，这里NM和RM 通过心跳进行通信。
container：是个进程，是由 NM启动的,作用是：真正运行任务的地方，可以理解为一个容器。
Hadoop1.0中slot就是资源，map有map slot ，reduce有reduce slot，二者的资源是不通用的，slot可以理解为小区的停车位（普通小轿车，大型卡车），进行严格限制。slot决定cpu和内存大小
假设：一个slot代表2G内存和1个cpu
—一个任务只需要1G内存和1个cpu，出现资源碎片，资源利用率偏低。
–一个任务需要3G内存，抢占其他任务的资源，集群利用率过高。
一个节点（机器），16个cpu，32G内存，在机器上配置了4个slot，相当于一个slot 等于4个cpu，8G内存，（等量划分），将我们资源进行平均化。
Hadoop2.0没有slot概念，取而代之的是container（类似于拼图，自由组装），一个机器中container的计算方法。container数量=min(2cores,1.8disks,总内存/最小容量)
cores：代表cpu个数 disks 磁盘规模，因此对最小容量进行参数配置，达到控制container数量

总结：
RM和AM本质是对jobtracker进行绝对权力的分解。AM是一个任务的主，NM是一个节点的主
1.0中 mapreduce->job
2.0中mapreduce->application
spark->application

3.容错:
RM挂掉了怎么办？主备切换
NM挂掉了怎么办（看运气）？NM上有AM,整个任务故掉了；NM上没有AM,整个任务不会挂掉
AM挂掉怎么办？RM上的RMApplicationMaster重启AM，AM的AM 在RM上