简单介绍YARN资源管理框架的体系结构【大数据文章】

       YARN(Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者)是一个通用的资源管理系统和调度平台，它的基本设计思想是将MRv1(Hadoop1.0中的MapReduce)中的JobTracker拆分为两个独立的任务，这两个任务分别是全局的资源管理器ResourceManager和每个应用程序特有的ApplicationMaster。其中，ResourceManager负责整个系统的资源管理和分配，而ApplicationMaster负责单个应用程序的管理。接下来，我们通过一张图来描述YARN的体系结构，具体如图1所示。 　　在图1中，YARN体系结构的核心组件有三个，具体介绍如下：
　　1. ResourceManager
　　ResourceManager是一个全局的资源管理系统，它负责的是整个Yarn集群资源的监控、分配和管理工作，具体工作如下：
　　(1) 负责处理客户端请求
　　(2) 接收和监控NodeManager(NM)的资源情况
　　(3) 启动和监控ApplicationMaster(AM)
　　(4) 资源的分配和调度
　　值得一提的是，在ResourceManager内部包含了两个组件，分别是调度器(Scheduler)和应用程序管理器(Application Manager)，其中调度器根据容量、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。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;而应用程序管理器(Applications Manager)负责管理整个系统中所有的应用程序，包括应用程序的提交、调度协调资源以启动ApplicationMaster、监控ApplicationMaster运行状态并在失败时重新启动。
　　2.NodeManager
　　NodeManager是每个节点上的资源和任务管理器，一方面，它会定时的向ResourceManager汇报所在节点的资源使用情况~~，~~;另一方面，它会接收并处理来自ApplicationMaster的启动停止容器(Container)的各种请求。
　　3.ApplicationMaster
　　用户提交的每个应用程序都包含一个ApplicationMaster，它负责协调来自ResourceManager的资源，把获得的资源进一步分配给内部的各个任务，从而实现“二次分配”。除此之外，ApplicationMaster还会通过NodeManager监控容器的执行和资源使用情况，并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务。当前的YARN自带了两个ApplicationMaster的实现，一个是用于演示ApplicationMaster编写方法的实例程序DistributedShell，它可以申请一定数目的Container以并行方式运行一个Shell命令或者Shell脚本;另一个则是运行MapReduce应用程序的ApplicationMaster-MRAppMaster。
　　需要注意的是，ResourceManager负责监控ApplicationMaster，并在ApplicationMaster运行失败的时候重启它，大大提高集群的拓展性。ResourceManager不负责ApplicationMaster内部任务的容错，任务的容错由ApplicationMaster完成，总体来说，ApplicationMaster的主要功能是资源的调度、监控与容错。


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