hadoop2.5配置yarn（接上一篇）

本文接上一篇博客。

yarn整体介绍

Apache Hadoop YARN （Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）是一种新的 Hadoop 资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。

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）。这里的应用程序是指传统的MapReduce作业或作业的DAG（有向无环图）。

ResourceManager（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）。

ApplicationMaster(AM) 管理一个在 YARN 内运行的应用程序的每个实例。ApplicationMaster 负责协调来自 ResourceManager 的资源，并通过 NodeManager 监视容器的执行和资源使用（CPU、内存等的资源分配）。请注意，尽管目前的资源更加传统（CPU 核心、内存），但未来会带来基于手头任务的新资源类型（比如图形处理单元或专用处理设备）。从 YARN 角度讲，ApplicationMaster 是用户代码，因此存在潜在的安全问题。YARN 假设 ApplicationMaster 存在错误或者甚至是恶意的，因此将它们当作无特权的代码对待。

NodeManager (NM)管理一个 YARN 集群中的每个节点。NodeManager 提供针对集群中每个节点的服务，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。

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。

1、配置mapred-site.xml文件，指定使用yarn运行

<property>
    <name>mapreduce.framework.name</name>
    <value>yarn</value>
</property>

2、配置yarn-site.xml文件

指定resourcemanager节点

<!-- 指定YARN的老大（ResourceManager）的地址 -->
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
    <value>hadoop-01</value>
</property>
<!-- NodeManager上运行的附属服务。需配置成mapreduce_shuffle，才可运行MapReduce程序默认值："" -->
<property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
    <value>mapreduce_shuffle</value>
</property>

如下如所示：

3、访问测试

注意，若使用阿里的ECS注意配置实例的安全组，将所需端口开放。
http://namenode/:50070 （HDFS管理界面）
http://namenode/:8088 （MR管理界面）
如下图MR管理界面所示：