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  • 简介 Yarn是一个分布式的资源管理系统,用于提高分布式的集群环境下的资源利用率,这些资源包括内存、IO、网络、磁盘等。其产生的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer还可以周期性的在已有的代码上进行修改,可是随着代码的增加以及原MapReduce框架设计的不足,在原MapReduce框架上进行修改变得越来越困难,所以MapReduce的committer决定从架构上重新设计MapReduce,使下一代的MapReduce(MRv2/Yarn)框架具有更好的扩展性、可用性、可靠性、向后兼容性和更高的资源利用率,以及能支持除了MapReduce计算框架外的更多的计算框架。
  • 基本概念 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)。 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)。 将得到的资源进一步分配给内部任务。 与NM通信以启动/停止任务。 监控所有任务的运行状态,并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务。 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,它会接收并处理来自AM的Container启动/停止等各种请求。 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。
  • 基本概念 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)。 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)。 将得到的资源进一步分配给内部任务。 与NM通信以启动/停止任务。 监控所有任务的运行状态,并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务。 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,它会接收并处理来自AM的Container启动/停止等各种请求。 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。
  • 简介 Yarn是一个分布式的资源管理系统,用于提高分布式的集群环境下的资源利用率,这些资源包括内存、IO、网络、磁盘等。其产生的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer还可以周期性的在已有的代码上进行修改,可是随着代码的增加以及原MapReduce框架设计的不足,在原MapReduce框架上进行修改变得越来越困难,所以MapReduce的committer决定从架构上重新设计MapReduce,使下一代的MapReduce(MRv2/Yarn)框架具有更好的扩展性、可用性、可靠性、向后兼容性和更高的资源利用率,以及能支持除了MapReduce计算框架外的更多的计算框架。