好程序員大數據學習資料之YARN資源管理 ， YARN是一種新的 Hadoop 資源管理器，它是一個通用資源管理系統，可爲上層應用提供統一的資源管理和調度，它的引入爲集羣在利用率、資源統一管理和數據共享等方面帶來了巨大好處。
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YARN總體上仍然是master/slave結構，在整個資源管理框架中，resourcemanager爲master，nodemanager是slave。Resourcemanager負責對各個nademanger上資源進行統一管理和調度。當用戶提交一個應用程序時，需要提供一個用以跟蹤和管理這個程序的ApplicationMaster，它負責向ResourceManager申請資源，並要求NodeManger啓動可以佔用一定資源的任務。由於不同的ApplicationMaster被分佈到不同的節點上，因此它們之間不會相互影響。
YARN的基本組成結構，YARN主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container等幾個組件構成。
ResourceManager是Master上一個獨立運行的進程，負責集羣統一的資源管理、調度、分配等等；NodeManager是Slave上一個獨立運行的進程，負責上報節點的狀態；App Master和Container是運行在Slave上的組件，Container是yarn中分配資源的一個單位，包涵內存、CPU等等資源，yarn以Container爲單位分配資源。Client向ResourceManager提交的每一個應用程序都必須有一個Application Master，它經過ResourceManager分配資源後，運行於某一個Slave節點的Container中，具體做事情的Task，同樣也運行與某一個Slave節點的Container中。RM，NM，AM乃至普通的Container之間的通信，都是用RPC機制。
YARN的架構設計使其越來越像是一個雲操作系統，數據處理操作系統 。
最後 提及 YARN的資源管理， 我們可以從以下幾個方面進行理解：
1. 資源調度和隔離是 yarn作爲一個資源管理系統，最重要且最基礎的兩個功能。資源調度由resourcemanager完成，而資源隔離由各個nodemanager實現。
2. Resourcemanager將某個nodemanager上資源分配給任務（這就是所謂的“資源調度”）後，nodemanager需按照要求爲任務提供相應的資源，甚至保證這些資源應具有獨佔性，爲任務運行提供基礎和保證，這就是所謂的資源隔離。
3. 當談及到資源時，我們通常指內存、 cpu、io三種資源。Hadoop yarn目前爲止僅支持cpu和內存兩種資源管理和調度。
4. 內存資源多少決定任務的生死，如果內存不夠，任務可能運行失敗；相比之下， cpu資源則不同，它只會決定任務的快慢，不會對任務的生死產生影響。