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MAPREDUCE服务 MRS-YARN基本原理:YARN原理

时间：2023-11-07 14:09:49

MAPREDUCE服务 MRS YARN

YARN原理

新的Hadoop MapReduce框架被命名为MRv2或YARN。YARN主要包括ResourceManager、ApplicationMaster与NodeManager三个部分。

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。主要由两个组件构成：调度器（Scheduler）和应用程序管理器（Applications Manager）。
- 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。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Container表示。Container是一个动态资源分配单位，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等。
NodeManager：NM是每个节点上的资源和任务管理器，一方面，会定时向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，接收并处理来自AM的Container启动/停止等请求。
ApplicationMaster：AM负责一个Application生命周期内的所有工作。包括：
- 与RM调度器协商以获取资源。
- 将得到的资源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。