Yarn是一个资源调度平台,负责为运算程序提供服务器运算资源,相当于一个分布式的操作系统平台,而MapReduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序。
1. Yarn基础架构
YARN主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container等组件构成。
2. YARN工作机制
(1)MR程序提交到客户端所在的节点。
(2)YarnRunner向ResourceManager申请一个Application。
(3)RM将该应用程序的资源路径返回给YarnRunner。
(4)该程序将运行所需资源提交到HDFS上。
(5)程序资源提交完毕后,申请运行mrAppMaster。
(6)RM将用户的请求初始化成一个Task。
(7)其中一个NodeManager领取到Task任务。
(8)该NodeManager创建容器Container,并产生MRAppmaster。
(9)Container从HDFS上拷贝资源到本地。
(10)MRAppmaster向RM 申请运行MapTask资源。
(11)RM将运行MapTask任务分配给另外两个NodeManager,另两个NodeManager分别领取任务并创建容器。
(12)MR向两个接收到任务的NodeManager发送程序启动脚本,这两个NodeManager分别启动MapTask,MapTask对数据分区排序。
(13)MrAppMaster等待所有MapTask运行完毕后,向RM申请容器,运行ReduceTask。
(14)ReduceTask向MapTask获取相应分区的数据。
(15)程序运行完毕后,MR会向RM申请注销自己。
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