一、Yarn简介
1、Yarn是什么
Apache Hadoop YARN （Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）
一种新的Hadoop资源管理器，一个通用资源管理系统
为上层提供统一的资源管理与任务调度及监控，提高了集群管理效率、资源使用率、数据共享效率
2、产生背景
在Hadoop1.x中MapReduce是Master/Slave结构，在集群中的表现形式为：1个JobTracker带多个TaskTracker，我们称之为MRv1。
Master：是整个集群的唯一全局管理者，功能包括：作业管理、状态监控和任务调度等即MapReduce中的JobTracker。
Slave：负责任务的执行和任务状态的汇报，即MapReduce中的TaskTracker。
MRv1包括三个部分：运行时环境(JobTracker和TaskTracker)、编程模型(MapReduce)和数据处理引擎(Map任务和Reduce任务)。
JobTracker主要功能：
资源管理，协调平衡集群中的计算节点，合理分配。
任务调度，一个作业对应多个任务，负责任务调度、状态监控、容错管理等。
TaskTracker主要功能：
执行任务，响应JobTracker命令，如启动、停止任务等
汇报心跳：汇报节点健康状况、资源使用情况等。汇报任务执行进度、任务运行状态等。
MRv1存在的主要问题：
JobTracker单点故障，如果它挂掉，整个系统无法运转
JobTracker负载过重，限制了集群扩展，随着节点规模的增大，称为集群的瓶颈
仅支持MR计算框架，适合批处理、基于磁盘的计算
资源与计算没有很好的解耦设计，一个集群只能使用一个计算框架，如Hadoop&MapReduce集群、Spark集群、Tez集群等。造成管理复杂、资源利用率低的难题
综上所述MRv1有以上缺陷：扩展性受限、单点故障、难以支持MR之外的计算框架。多计算框架各自为战，数据共享困难，资源利用率低。这些因素催生了Yarn的产生。
3、Yarn特点
资源管理与计算框架解耦设计，一个集群资源共享给上层各个计算框架，按需分配，大幅度提高资源利用率
运维成本显著下降，只需运维一个集群，同时运行满足多种业务需求的计算框架
集群内数据共享一致，数据不再需要集群间拷贝转移，达到共享互用
避免单点故障、集群资源扩展得到合理解决
4、Yarn应用
需要统一资源管理和任务调度的平台均可以使用，已成为大数据集群的必备组件之一。
二、Yarn架构设计
1、架构设计图
Yarn设计的核心思想是将JobTracker的两个主要职责：资源管理和任务调度管理，分别交给两个角色负责。
一个是全局的ResourceManager，一个是每个应用中唯一的ApplicationMaster。
ResourceManager以及每个节点一个的NodeManager构成了新的通用系统，实现以分布式方式管理应用。
2、基本组成
YARN总体上仍然是Master/Slave结构，在整个资源管理框架中，ResourceManager为Master，NodeManager为Slave。YARN主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container等几个组件构成。
2.1概略介绍
Master/Slave结构，1个ResourceManager和多个NodeManager
Yarn由Client、ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster组成
Client向ResourceManager提交启动任务、杀死任务等命令请求
ApplicationMaster由对应的计算框架编写的应用程序完成。每个应用程序对应一个ApplicationMaster，ApplicationMaster向ResourceManager申请资源用于在NodeManager上启动相应的Task
NodeManager向ResourceManager通过心跳信息汇报NodeManager监控状况、任务执行状况、领取任务等
2.2详细介绍
Client：面向用户提交的Driver代码，作为用户编程的接口，与ResourceManager交互。
ResourceManager：整个集群只有一个是存活(active)的，负责集群资源的统一管理和调度
负责整个集群的资源分配和调度
处理来自客户端的请求，启动、杀死应用程序
启动、监控ApplicationMaster，一旦一个AM挂了之后，RM将会在另一个NodeManager上启动该AM
监控NodeManager，接收NM的心跳汇报信息，获取NM的资源使用情况和Container运行状态
NodeManager：整个集群中有多个，负责单节点资源管理和使用。
负责单个节点上的资源管理和任务调度
处理来自ApplicationMaster的命令
接收并处理来自ResourceManager的Container启动、停止的各种命令
周期性向ResourceManager汇报本节点上的资源使用情况和Container的运行状态
ApplicationMaster：每个应用程序特有，负责应用程序的管理
数据切分
为应用程序/作业向ResourceManager申请资源(Container)，并分配给内部任务
与NodeManager通信以启动、停止任务
任务监控和容错(在任务执行失败时重新为该任务申请资源以重启任务)
处理ResourceManager发来的命令，让NodeManager重启任务、杀死Container等
Container：对任务运行环境的抽象
任务运行资源的抽象，封装了某个节点上的多维度资源，如内存、cpu、磁盘、网络等
任务命令启动、停止的执行单元
任务运行环境，任务运行在Container中，一个Container中既可以运行ApplicationMaster也可以运行具体的MapReduce、MPI、Spark等任务
3、运行流程
3.1运行流程图：
3.2 运行流程详解：
1) 用户向YARN中提交应用程序/作业，其中包括ApplicationMaster程序、启动ApplicationMaster的命令、用户程序等。
2) ResourceManager为作业分配第一个Container，并与对应的NodeManager通信，要求它在这个Container中启动该作业的ApplicationMaster。
3) NodeManager启动一个Container运行ApplicationMaster。
4) ApplicationMaster首先向ResourceManager注册，这样用户可以直接通过ResourceManager查询该作业的运行状态；然后它将为各个任务申请资源并监控任务的运行状态。
如果Container没有完全申请到位，则会先使用已经分配到位的部分Container资源进行后续的第5、6、7步骤，其余Container部分由ApplicationMaster采用轮询的方式通过RPC请求向ResourceManager申请和领取资源，直到全部资源分配到位。
5) 一旦ApplicationMaster申请到资源后，便与对应的NodeManager通信，要求它启动任务。
6) NodeManager执行ApplicationMaster发送的命令，启动Container任务。
7)各个Container通过RPC向ApplicationMaster汇报自己的状态和进度，以让ApplicationMaster随时掌握各个任务的运行状态，从而可以在任务失败时重新启动任务。
在作业运行过程中，用户可以随时通过RPC向ApplicationMaster查询作业当前运行状态。
8) 作业完成后，ApplicationMaster向ResourceManager申请注销并关闭自己。
三、Yarn调度策略
1、MRv1的调度方式
集中式调度器，资源调度和应用程序的管理功能集中到单一进程完成，扩展性差。
集群规模受限，集群达到一定规模(4000个节点)后，JobTracker压力过大容易发生单点故障
新的调度策略难以融入到现有代码中，之前仅支持MapReduce作业，现在要支持Spark等作业，而将新的作业的调度策略加入到集中式调度中是极难的工作
2、Yarn双层调度架构
为了克服集中式调度器的不足，双层调度器是一种很容易被想到的解决之道，它可看作是一种分而治之的机制或者是策略下放机制：双层调度器仍保留一个经简化的集中式资源调度器，但具体任务相关的调度策略则下放到各个应用程序调度器完成。
将传统的集中式调度器一分为二，即资源调度器(ResourceManager)和应用程序调度器(ApplicationMaster)
ResourceManager即简化了的集中式资源调度器，具体作业的资源调度和管理由应用程序调度器ApplicationMaster负责
3、常用调度策略
理想情况下，我们应用对Yarn资源的请求应该立刻得到满足，但现实情况资源往往是有限的，特别是在一个很繁忙的集群，一个应用资源的请求经常需要等待一段时间才能的到相应的资源。在Yarn中，负责给应用分配资源的就是Scheduler。其实调度本身就是一个难题，很难找到一个完美的策略可以解决所有的应用场景。为此，Yarn提供了多种调度器和可配置的策略供我们选择。
3.1 FIFO Scheduler(First In First Out，先进先出)
默认的调度策略，把用户提交的作业顺序排成一个队列，所有用户共享，是一个先进先出的队列。
无法控制用户的资源使用，大的应用可能会占用所有集群资源，导致其他应用被阻塞，造成集群的可用性差，所以不适用于共享集群。一般不在生产环境中使用。
3.2 Capacity Scheduler(容器调度器)
允许多用户共享整个集群，每个用户或组织分配专门的队列，不支持抢占式。队列内部默认使用FIFO，也支持Fair调度。
3.3 Fair Scheduler(公平调度器)
目标是为所有用户分配公平的资源。也支持多用户共享集群，也可划分多队列。队列内部不是FIFO，而是采用公平分配的方式。
3.4 总结
调度名称 特点
FIFO Scheduler 默认的队列内部调度器，只有一个队列，所有用户共享
,简单好理解，无法控制用户的资源使用，造成集群的可用性很差。一般不在生产环境使用。
Capacity Scheduler 多用户、分队列、ACL控制、不支持抢占式，队列内部依然是FIFO,也可以采用Fair
Fair Scheduler 多用户、分队列、ACL控制、支持抢占式，队列内部不是FIFO，而是公平分配的方式
四、Yarn Web UI应用
1、访问Yarn Web UI
2、访问ResourceManager Web UI
3、ResourceManager Web UI模块解析
五、Yarn shell应用
1、Yarn命令
Yarn提供了shell环境通过调用bin/yarn脚本文件来执行Yarn的命令。
查看Yarn一级命令
直接输入yarn回车即可查看yarn的一级命令：yarn，显示出可用的命令列表
查看版本信息
查看版本信息：yarn version
Yarn提交jar包
使用yarn命令提交jar包：
yarn jar jarName mainClassPath -Dk1=v1 -Dk2=v2 inputPath outputPath
获取yarn运行时的classpath
获取yarn运行时的classpath值：yarn classpath
查看所有正在运行的application的列表
查看所有application列表信息：yarn application -list
杀掉指定的application
杀掉指定的application，使用命令：yarn application kill app-id
查看yarn的资源使用情况
查看yarn的当前资源使用情况：yarn top
2、Yarn shell 应用
使用yarn执行任务，指定任务使用的资源队列名为oncourse。
2.1步骤拆解：
新建资源队列oncourse
修改MapReduce代码中的Driver代码，使之可以使用yarn命令指定的系统配置参数，如指定所使用的资源队列
修改yarn jar指定系统配置参数
查看执行结果
查看任务使用的资源队列情况
2.2详细执行：
新建资源队列，参考上节的配置说明
修改MapReduce代码中的Driver代码
新增类GenericOptionsParser：hadoop自带的解析工具类，解析传入的系统配置参数值
源代码实现，只需修改Driver类的main方法，如下：
//启动mr的driver方法
public static void main(String[] args) throws Exception {
//得到集群配置参数
Configuration conf = new Configuration();
//参数解析器
GenericOptionsParser optionParser = new GenericOptionsParser(conf, args);
String[] remainingArgs = optionParser.getRemainingArgs();
if ((remainingArgs.length != 2)) {
System.err.println("Usage: yarn jar jar_path main_class_path -Dk=v列表 <in> <out>");
System.exit(2);
}
// org.apache.hadoop.io.compress.LzopCodec lc=null;
//设置到本次的job实例中
Job job = Job.getInstance(conf, “天亮WordCountV2”);
//指定本次执行的主类是WordCount
job.setJarByClass(WordCountV2.class);
//指定map类
job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
//指定combiner类，要么不指定，如果指定，一般与reducer类相同
job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
//指定reducer类
job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
//指定job输出的key和value的类型,如果map和reduce输出类型不完全相同，需要重新设置map的output的key和value的class类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
//指定输入数据的路径
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(remainingArgs[0]));
//指定输出路径,并要求该输出路径一定是不存在的
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(remainingArgs[1]));
//指定job执行模式，等待任务执行完成后，提交任务的客户端才会退出!
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
修改yarn jar指定系统配置参数
yarn jar testhdfs-jar-with-dependencies.jar com.tianliangedu.core.WordCountV2 -Dmapreduce.job.queuename=oncourse /tmp/tianliangedu/input /tmp/tianliangedu/output14
查看执行结果：使用hdfs dfs -cat $hdfs_output_path即可，与之前结果一致
查看任务使用的资源队列情况
六、Yarn特征说明
1、统一的资源管理与任务调度框架
2、双层调度框架
3、容错性说明
ResourceManager(RM) Failure
同时启动多个RM，基于Zookeeper实现HA避免单点故障，但同时只有一个是active状态
ApplicationMaster(AM) Failure
ApplicationMaster挂掉后，由ResourceManager负责重启。ResourceManager的ApplicationsManager模块会保存已经完成的Task，重启后无需重新运行。ApplicationMaster需要处理内部任务的容错问题，如Task Failure。
NodeManager(NM) Failure
若包含Task计算任务执行失败后，ApplicationMaster决定处理方法。若包含AM任务，则由RM重启一个新的Container运行AM。
Task Failure
通过心跳把信息反馈给AM，或者心跳超时被AM感知，由AM通过重试恢复Task。