Yarn中几个专用名称

1. ResourceManager(RM)

         RM是一个全局的资源管理器,负责整个系统的资源管理和分配。它主要由两个组件构成:调度器(Scheduler)和应用程序管理器(Applications Manager,ASM)。
     
      调度器  调 度器根据容量、队列等限制条件(如每个队列分配一定的资源,最多执行一定数量的作业等),将系统中的资源分配给各个正在运行的应用程序。需要注意的是,该 调度器是一个“纯调度器”,它不再从事任何与具体应用程序相关的工作,比如不负责监控或者跟踪应用的执行状态等,也不负责重新启动因应用执行失败或者硬件 故障而产生的失败任务,这些均交由应用程序相关的ApplicationMaster完成。调度器仅根据各个应用程序的资源需求进行资源分配,而资源分配 单位用一个抽象概念“资源容器”(Resource Container,简称Container)表示,Container是一个动态资源分配单位,它将内存、CPU、磁盘、网络等资源封装在一起,从而限 定每个任务使用的资源量。此外,该调度器是一个可插拔的组件,用户可根据自己的需要设计新的调度器,YARN提供了多种直接可用的调度器,比如Fair Scheduler和Capacity Scheduler等。

       应用程序管理器  应用程序管理器负责管理整个系统中所有应用程序,包括应用程序提交、与调度器协商资源以启动ApplicationMaster、监控ApplicationMaster运行状态并在失败时重新启动它等。

  2. ApplicationMaster(AM)

          用户提交的每个应用程序均包含一个AM,主要功能包括:
          与RM调度器协商以获取资源(用Container表示);
          将得到的任务进一步分配给内部的任务(资源的二次分配);
          与NM通信以启动/停止任务;
          监控所有任务运行状态,并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务。
   
      当前YARN自带了两个AM实现,一个是用于演示AM编写方法的实例程序distributedshell,它可以申请一定数目的Container以并 行运行一个Shell命令或者Shell脚本;另一个是运行MapReduce应用程序的AM—MRAppMaster。

       注:RM只负责监控AM,在AM运行失败时候启动它,RM并不负责AM内部任务的容错,这由AM来完成。

  3. NodeManager(NM)
       NM是每个节点上的资源和任务管理器,一方面,它会定时地向RM汇报本节点上的资源使用情况和各个Container的运行状态;另一方面,它接收并处理来自AM的Container启动/停止等各种请求。

  4. Container
           Container 是YARN中的资源抽象,它封装了某个节点上的多维度资源,如内存、CPU、磁盘、网络等,当AM向RM申请资源时,RM为AM返回的资源便是用 Container表示。YARN会为每个任务分配一个Container,且该任务只能使用该Container中描述的资源。

     注:1. Container不同于MRv1中的slot,它是一个动态资源划分单位,是根据应用程序的需求动态生成的。
            2.  现在YARN仅支持CPU和内存两种资源,且使用了轻量级资源隔离机制Cgroups进行资源隔离。
      
            YARN的资源管理和执行框架都是按主/从范例实现的——Slave ---节点管理器(NM)运行、监控每个节点,并向集群的Master---资源管理器(RM)报告资源的可用性状态,资源管理器最终为系统里所有应用分配资源。

        特定应用的执行由ApplicationMaster控制,ApplicationMaster负责将一个应用分割成多个任务,并和资源管理器协调执行所需的资源,资源一旦分配好,ApplicationMaster就和节点管理器一起安排、执行、监控独立的应用任务。

        需要说明的是, YARN不同服务组件的通信方式采用了事件驱动的异步并发机制,这样可以简化系统的设计。
 
 
 
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