Yarn

Yarn是Hadoop的分布式资源调度平台，负责为集群的运算提供运算资源。如果把分布式计算机和单个计算机相对应的话，HDFS就相当于计算机的文件系统，Yarn就是计算机的操作系统，MapReduce就是计算机上的应用程序。

Yarn的基本组成

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Yarn主要由三个组件组成。

ResourceManager：他是整个集群资源的老大，负责整个集群系统的资源分配与调度。
NodeManager：他是单个节点的老大，管理本节点的用户作业和工作流。
ApplicationMaster：他是单个应用程序的老大，负责单个应用的监控运行。

除了这三个组件，首先要说明一个不得不提的概念：Container。

Container

在Yarn中，Container代表着Yarn对计算机资源的抽象，每个容器内包含了CPU、内存、磁盘等运算资源。所有的应用都会运行在Container中，应用向ResourceManager申请Container后运行ApplicationMaster，再根据任务向ResourceManager申请拿到任务下Task的Container。

ResourceManager

ResourceManager是整个集群资源的老大，负责整个集群的资源调度，他与每个节点上的NodeManager和每一个应用程序上的ApplicationMaster协调工作。他的主要职责是调度系统中所需的各种可用资源，着眼于应用程序之间的资源调度，并不会关注每个应用程序的状态管理。

ResouceManager主要有两个组件：Scheduler和ApplicationManager。

Scheduler

是一个资源调度器，负责各个运行中的应用的资源分配。和他的名字一样，他只负责给应用分配资源，即Container，不会关心或监控应用程序的具体状态。同样他也不能去重启各种运行失败的应用。对于多个客户端的应用资源请求，Scheduler会将这些作业放在一个或者多个作业队列中，并按照设置的调度方法分配Container。在Hadoop的MapReduce中主要有三种调度方法：FIFO Scheduler、Capacity Scheduler和Fair Scheduler。
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FIFO Scheduler：单个队列，先进先出，一般生产环境不使用。
Capacity Scheduler：容量调度器。创建多个队列，为每个队列设置最小资源和最大资源，针对不同的任务队列，可以设置不同的资源权重。队列之间可以互相借用资源，单个队列内采用FIFO原则。适合低负载的情况。
Fair Scheduler：公平调度器。为每个任务公平地动态调整资源，保证资源公平分配，若在分配途中有新的任务加入，则在一定的时间内（并不是立刻，因为需要等待前面的任务释放占用的Container）调整所有任务的所得资源，使得每个作业最终得到相同的资源。

ApplicationManager

ApplicationManager主要负责接收job的提交请求，为应用分配第一个Container来运行ApplicationMaster，还有就是负责监控ApplicationMaster，在遇到失败时重启ApplicationMaster运行的Container。

NodeManager

NodeManager负责单个节点的老大，每个节点都有自己的NodeManager。NodeManager是一个slave服务：它负责接收ResourceManager的资源分配请求，分配具体的Container给应用。同时，它还负责监控并报告Container使用信息给ResourceManager。通过和ResourceManager配合，NodeManager负责整个Hadoop集群中的资源分配工作。ResourceManager是一个全局的进程，而NodeManager只是每个节点上的进程，管理这个节点上的资源分配和监控运行节点的健康状态。

NodeManager的主要职责如下：

接收ResourceManager的请求，分配Container给应用的某个任务
和ResourceManager交换信息以确保整个集群平稳运行。ResourceManager就是通过收集每个NodeManager的报告信息来追踪整个集群健康状态的，而NodeManager负责监控自身的健康状态。
管理每个Container的生命周期
管理每个节点上的日志
执行Yarn上面应用的一些额外的服务，比如MapReduce的shuffle过程

当一个节点启动时，它会向ResourceManager进行注册并告知ResourceManager自己有多少资源可用。在运行期，通过NodeManager和ResourceManager协同工作，这些信息会不断被更新并保障整个集群发挥出最佳状态。

NodeManager只负责管理自身的Container，它并不知道运行在它上面应用的信息。负责管理应用信息的组件是ApplicationMaster。

ApplicationMaster

ApplicationMaster是单个应用程序的老大，向ResourceManager申请资源并和NodeManager协同工作来运行应用的各个任务，然后跟踪它们状态及监控各个任务的执行，遇到失败的任务还负责重启它。

当一个ApplicationMaster启动后，会周期性的向ResourceManager发送心跳报告来确认其健康和所需的资源情况，在建好的需求模型中，ApplicationMaster在发往ResourceManager中的心跳信息中封装偏好和限制。在随后的心跳中，ApplicationMaster会对收到集群中特定节点上绑定了一定的资源的container的租约，根据ResourceManager发来的container，ApplicationMaster可以更新它的执行计划以适应资源不足或者过剩，Container可以动态的分配和释放资源。

Yarn工作机制

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客户端程序向ResourceManager提交应用并请求一个ApplicationMaster实例。
ResourceManager找到可以运行一个Container的NodeManager，并在这个Container中启动ApplicationMaster实例。
ApplicationMaster向ResourceManager进行注册，注册之后客户端就可以查询ResourceManager获得自己ApplicationMaster的详细信息，以后就可以和自己的ApplicationMaster直接交互了。
在平常的操作过程中，ApplicationMaster根据resource-request协议向ResourceManager发送resource-request请求。
当Container被成功分配之后，ApplicationMaster通过向NodeManager发送container-launch-specification信息来启动Container，container-launch-specification信息包含了能够让Container和ApplicationMaster交流所需要的资料。
应用程序的代码在启动的Container中运行，并把运行的进度、状态等信息通过application-specific协议发送给ApplicationMaster。
在应用程序运行期间，提交应用的客户端主动和ApplicationMaster交流获得应用的运行状态、进度更新等信息，交流的协议也是application-specific协议。
一但应用程序执行完成并且所有相关工作也已经完成，ApplicationMaster向ResourceManager取消注册然后关闭，用到所有的Container也归还给系统。

Resource Request和Container

Yarn的设计目标就是允许我们的各种应用以共享、安全、多租户的形式使用整个集群。并且，为了保证集群资源调度和数据访问的高效性，Yarn还必须能够感知整个集群拓扑结构。为了实现这些目标，ResourceManager的调度器Scheduler为应用程序的资源请求定义了一些灵活的协议，通过它就可以对运行在集群中的各个应用做更好的调度，因此，这就诞生了Resource Request和Container。

具体来讲，一个应用先向ApplicationMaster发送一个满足自己需求的资源请求，然后ApplicationMaster把这个资源请求以resource-request的形式发送给ResourceManager的Scheduler，Scheduler再在这个原始的resource-request中返回分配到的资源描述Container。每个ResourceRequest可看做一个可序列化Java对象，包含的字段信息如下：

<resource-name, priority, resource-requirement, number-of-containers>

resource-name：资源名称，现阶段指的是资源所在的host和rack，后期可能还会支持虚拟机或者更复杂的网络结构
priority：资源的优先级 resource-requirement：资源的具体需求，现阶段指内存和cpu需求的数量
number-of-containers：满足需求的Container的集合

number-of-containers中的Containers就是ResourceManager给ApplicationMaster分配资源的结果。Container就是授权给应用程序可以使用某个节点机器上CPU和内存的数量。

ApplicationMaster在得到这些Containers后，还需要与分配Container所在机器上的NodeManager交互来启动Container并运行相关任务。当然Container的分配是需要认证的，以防止ApplicationMaster自己去请求集群资源。

参考：
https://www.cnblogs.com/zsql/p/11636112.html
https://blog.csdn.net/suifeng3051/article/details/49508261
https://blog.csdn.net/suifeng3051/article/details/49486927