hadoop2.x学习笔记（一）：YARN

一、YARN产生的背景

MapReduce1.x存在的问题：单点故障&节点压力大不易扩展。

资源利用率&成本

催生了YARN的诞生 

不同计算框架可以共享同一个HDFS集群上的数据，享受整体的资源调度。

XXX on YARN的好处：与其他计算框架共享集群资源，按资源需要分配，进而提高集群资源的利用率。

XXX：Spark/MapReduce/Storm/Flink

二、YARN概述

1 Yet Another Resource Negotiator

2 通用资源管理系统

3 为上层应用提供统一的资源管理和调度

三、YARN的架构

1 ResourceMananger：RM

　　整个集群提供服务的RM只有一个（生产中有两个，一个主，一个备），负责集群资源的统一管理和调度。

　　　　|-- 处理客户端的请求：提交一个作业、杀死一个作业。

　　　　|--监控NM，一旦某个NM挂了，那么该NM上运行的任务需要告诉AM如何进行处理。

2 NodeManager：NM

　　整个集群中有多个，负责自己本身节点资源管理和使用。

　　　　|--定时向RM汇报本节点的资源使用情况。

　　　　|--接收并处理来自RM的各种命令：启动Container等。

　　　　|--处理来自AM的命令。

　　　　|--单个节点的资源管理。

3 ApplicationMaster：AM

　　每一个应用程序对应一个：MR、Spark，负责应用程序的管理。

　　　　|--为每个应用程序向RM申请资源（core、memory），分配给内部task。

　　　　|--需要与NM通信：启动/停止task，task是运行在Container里面，AM也是运行在Container里面。

4 Container

　　|--封装了CPU、Memory等资源的一个容器

　　|--是一个任务运行环境的抽象。

5 Client

　　|--提交作业。

　　|--查询作业的运行进度。

　　|--杀死作业。

四、YARN执行流程

五、YARN的环境搭建

1 yarn-site.xml

<property>

　　<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>

　　<value>mapreduce_shuffle</value>

</property>

2 mapred-site.xml

<property>

　　<name>mapreduce.framework.name</name>

　　<value>yarn</value>

</property>

3 启动YARN相关的进程

sbin/start-yarn.sh

4 验证

　　|-- jps

　　　　|--ResourceManager

　　　　|--NodeManager

　　|-- http://master01:8088/

5 停止YARN相关的进程

sbin/stop-yarn.sh

六、MapReduce作业提交到YARN上运行

命令：

hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.6.-cdh5.7.0.jar pi 2 3 //前者是Map的数量，后者是取样的数量