Yarn 的基本思想

• YARN的基本思想是将资源管理和调度及监控功能从MapReduce分离出来，用独立的后台进程实现。
  

  
  

  这个想法需要有一个全局的资源管理器（ResourceManager），每个 应用还要有一个应用主管（ApplicationMaster）。
  

  
  

  应用可以是一个单独MapReduce作业，或者是一个作业的有向无环图（DAG）。
  

  
  

资源管理器和节点管理器（NodeManager）构成了分布式数据计算框架。

资源管理器是系统中所有应用资源分配的最终仲裁者。

节点管理器是框架中每个工作节点的代理，监控节点CPU、内存、磁盘、网络等资源的使用，并且报告给资源管理器。

每个应用对应的ApplicationMaster实际上是框架中一组特定的库，负责从资源管理器协调资源，并和节点管理器一起工作，共同执行和监控任务。

资源管理器有两个主要组件：调度器和应用管理器。

调度器负责给多个正在运行的应用分配资源，比如对每个应用所能使用的资源做限制，按一定规则排队等。

调度 器只负责资源分配，它不监控或跟踪应用的状态。

而且，当任务因为应用的错误或硬件问题而失败后，调度器不保证能重启它们。

调度器根据应用对资源的需求执行其调 度功能，这基于一个叫做资源容器的抽象概念。

资源容器由内存、CPU、磁盘、网络等元素构成。

调度器使用一个可插拔的调度策略，将集群资源分配给多个应用。

当前 支持的调度器如CapacityScheduler和FairScheduler就是可插拔调度器的例子。

• 应用管理器负责接收应用提交的作业，协调执行特定应用所需的资源容器，并在ApplicationMaster容器失败时提供重启服务。
  

  
  

  每个应用对应一个ApplicationMaster，它向 调度器请求适当的资源容器，并跟踪应用的状态和资源使用情况。
  

  
  

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