Hadoop YARN各个组件和流程的学习

一、基本组成结构

* 集群唯一的ResourceManager
* 每个任务对应的ApplicationMaster
* 每个机器节点上的NodeManager
* 运行在每个NodeManager上针对某个任务的Container


1. ResourceManager
负责对各个 NodeManager 上的资源进行统一管理和调度。

包含两个组件：
* Scheduler：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
* Applications Manager：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

2. NodeManager
NM 是每个节点上的资源和任务管理器。
* 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
* 接收并处理来自AM 的Container启动/ 停止等各种请求

3. ApplicationMaster
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
* 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

4. Container
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表示的。

二、YARN 的工作流程
1.用户向 YARN 中提交应用程序， 其中包括 ApplicationMaster 程序、启动ApplicationMaster 的命令、用户程序等。

2.ResourceManager 为该应用程序分配第一个Container，并与对应的Node-Manager 通信，要求它在这个Container中启动应用程序的ApplicationMaster。

3.ApplicationMaster 首先向ResourceManager 注册，这样用户可以直接通过ResourceManage 查看应用程序的运行状态，然后它将为各个任务申请资源，并监控它的运行状态，直到运行结束，即重复步骤4~7。

4.ApplicationMaster 采用轮询的方式通过RPC 协议向ResourceManager 申请和领取资源。
一旦ApplicationMaster 申请到资源后，便与对应的NodeManager 通信，要求它启动任务。
NodeManager 为任务设置好运行环境（包括环境变量、JAR 包、二进制程序等）后，将任务启动命令写到一个脚本中，并通过运行该脚本启动任务。

5.各个任务通过某个RPC 协议向ApplicationMaster 汇报自己的状态和进度，以让ApplicationMaster 随时掌握各个任务的运行状态，从而可以在任务失败时重新启动任务。在应用程序运行过程中，用户可随时通过RPC向ApplicationMaster 查询应用程序的当前运行状态。

6.应用程序运行完成后，ApplicationMaster 向ResourceManager 注销并关闭自己。