YARN
产生背景
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MapReduce1.x存在的问题：单点故障&节点压力大、不易扩展
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资源利用率&运维成本
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催生了YARN的诞生
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YARN：不同计算框架可以共享同一个HDFS集群上的数据，享受整体的资源调度
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xxx on YARN的好处：与其他计算框架共享集群资源，按资源需要分配，进而提高集群资源的利用率
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xxx ：Spark/MapReduce/Storm/Flink
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YARN概述
yarn架构
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通用的资源管理系统
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为上一层应用提供统一的资源管理和调度
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架构
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ResourceManager：RM
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整个集群同一时间提供服务的RM只有一个，负责集群资源的统一管理的调度
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处理客户端的请求：提交一个作业、杀死一个作业
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监控我们的NM，一旦某个NM挂了，那么该NM上运行的任务需要告诉我们的AM
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NodeManager：NM
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整个集群中有多个，负责自己本身节点资源管理和使用
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定时向RM汇报本节点的资源使用情况
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接收并处理来自RM的各种命令：启动Container
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处理来自AM的命令
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单个节点的资源管理
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ApplicationMaster：AM
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每一个应用程序对应一个：MR、Spark，负责应用程序的管理
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为应用程序向RM申请资源（core，memory），分配给内部task
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需要与NM通信：启动/停止task，task是运行在container里面，AM也运行在container里面
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Container
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封装了CPU、Memory等资源的一个容器
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是一个任务运行环境的抽象
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Client
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提交作业
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查询作业的运行进度
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杀死作业
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yarn执行流程
