Hadoop 集群资源管理系统YARN

Apache Hadoop YARN （Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）是Hadoop的集群资源管理系统，YARN被引入Hadoop 2,最初是为了改善MapReduce的实现，但它具有的通用性，同样支持其他的分布式应用。
在MapReduce 1中，有两类守护进程控制着作业执行过程，一个jobtracker及一个或者多个tasktracker。jobtracker通过调度tasktracker上运行的任务协调运行在系统上的作业，tasktracker在运行任务的同时将运行进度报告发送给jobtracker，jobtracker有此记录每项任务作业的整体进度情况。如果其中一个任务失败，jobtracker可以在另一个tasktracker节点上重新调度该任务。
jobtracker同时负责作业调度（将任务与tasktracker匹配）和任务进度监控（跟踪任务，重启失败或者迟缓的任务；记录任务流水，如维护），jobtracker也负责存储已完成作业的作业历史
YARN的基本思想是将JobTracker的两个主要功能（资源管理和作业调度/监控）分离，主要方法是创建一个全局的ResourceManager（RM）和若干个针对应用程序的ApplicationMaster（AM）。YARN的主要架构如下：
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。
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。
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。