Yarn中几个专用名称

1. 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  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. 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。

  3. 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。

  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。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。

     注：1. Container不同于MRv1中的slot，它是一个动态资源划分单位，是根据应用程序的需求动态生成的。

            2.  现在YARN仅支持CPU和内存两种资源，且使用了轻量级资源隔离机制Cgroups进行资源隔离。

      

            YARN的资源管理和执行框架都是按主/从范例实现的——Slave ---节点管理器（NM）运行、监控每个节点，并向集群的Master---资源管理器(RM)报告资源的可用性状态，资源管理器最终为系统里所有应用分配资源。

        特定应用的执行由ApplicationMaster控制，ApplicationMaster负责将一个应用分割成多个任务，并和资源管理器协调执行所需的资源，资源一旦分配好，ApplicationMaster就和节点管理器一起安排、执行、监控独立的应用任务。

        需要说明的是， YARN不同服务组件的通信方式采用了事件驱动的异步并发机制，这样可以简化系统的设计。