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一、Yarn基本結構

Hadoop三大核心組件：分佈式文件系統HDFS、分佈式計算框架MapReduce，分佈式集群資源調度框架Yarn。Yarn並不是在Hadoop初期就有的，是在Hadoop升級發展才誕生的，典型的Master-Slave架構。

Yarn包括兩個主要進程：資源管理器Resource-Manager，節點管理器Node-Manager。

資源管理器

• 通常部署在獨立的服務器，處理客戶端請求；
• 處理集群中的資源分配和調度管理；

節點管理器

• 管理當前節點上的資源；
• 執行處理各種具體的命令；
• 監視節點資源情況，並上報資源管理器；

ApplicationMaster

• 提供容錯能力，切割數據；
• 給應用程序申請資源並分配任務；

Container

• Yarn中的一個動態資源分配的概念；
• 容器包含了一定量的內存、CPU等計算資源；
• 由NodeManager進程啟動和管理；

二、基本執行流程

• 向Yarn提交MapReduce應用程序程序進行調度；
• RM組件返回資源提交路徑和ApplicationId;
• RM進程NM進程通信，根據集群資源分配容器；
• 將MRAppMaster分發到上面分配的容器上面；
• 運行所需資源提交到HDFS上申請運行MRAppMaster；
• RM經過上述操作把客戶端請求轉換為Task任務；
• 容器中運行的就是Map或者Reduce任務；
• 任務在運行期間和MRAppMaster通信上報狀態；
• 任務執行結束後進程註銷並且釋放容器資源；

MapReduce應用開發遵循Yarn規範的MapReduceApplicationMaster，所以可以在Yarn上運行，其它計算框架如果也遵守該規範，這樣就實現資源的統一調度管理。

三、資源調度器

調度器的基本作用就是根據節點資源的使用情況和作業需求，將任務調度到各個節點上執行。單理解任務隊列的話關鍵的因素有如下幾個：進出方式，優先級，容量等。

Hadoop作業調度器主要有三種：FIFO、CapacityScheduler和FairScheduler，默認的資源調度器是CapacityScheduler。

先進先出調度器

FIFO一種批處理調度器，調度策略先按照作業的優先級高低，再按照到達時間的先後選擇被執行的作業。

容量調度器

CapacityScheduler支持多個隊列，每個隊列可配置一定的資源量，每個隊列採用FIFO調度策略，計算隊列中正在運行的任務書和計算資源的比值，選中比值小相對空閒的隊列，然後安裝作業優先級和提交時間的排序。為了防止同一個用戶的作業獨佔隊列中的資源，該調度器會對同一用戶提交的作業所佔資源量進行限定。

例如上面圖例，假設100個slot分為三個隊列(ABC)，按照如下分配規則：隊列A給20%的資源，隊列B給50%的資源，隊列C給30%的資源；三個隊列都按照任務的先後順序依次執行，上面的job11、job21、job31是最先運行，也是並行運行。

公平調度器

和容量調度器原理類似，支持多隊列多用戶，每個隊列中的資源量可以配置，同一隊列中的作業公平共享隊列中所有資源。

比如有三個隊列(ABC)，每個隊列中的job按照優先級分配資源，優先級越高分配的資源越多，但是每個job都會分配到資源以確保公平。在資源有限的情況下，每個job理想情況下獲得的計算資源與實際獲得的計算資源存在一種差距,，這個差距就叫做缺額。在同一個隊列中，job的資源缺額越大，越先獲得資源優先執行，作業是按照缺額的高低來先後執行的。

四、源代碼地址

GitHub·地址
https://github.com/cicadasmile/big-data-parent
GitEE·地址
https://gitee.com/cicadasmile/big-data-parent