Yarn 原理介绍
大纲：
Hadoop 架构介绍
YARN 产生的背景
YARN 基础架构及原理
Hadoop的1.X架构的介绍
在1.x中的NameNodes只可能有一个，虽然可以通过SecondaryNameNode与NameNode进行数据同步备份，但是总会存在一定的时延，如果NameNode挂掉，但是如果有部份数据还没有同步到SecondaryNameNode上，还是可能会存在着数据丢失的问题。
包含两层：
Namespace
l 包含目录、文件以及块的信息
l 支持对Namespace相关文件系统的操作，如增加、删除、修改以及文件和目录的展示
Block Storage Service包含两部份
l 块管理（在Namenode中实现的）
提供数据节点群集成员的登记，并定期通过心跳进行检查。
提供块报告以及块的存储位置的维护
提供对块的操作，如对块进行增删改的操作及获取块的存储地址
对块的复本的的复制以及存储位置的管理
l 存储 - 提供Datanode进行数据的本地存储，并提供读写的操作
弊端：
1.扩展性差
2.可靠性差
3.资源利用率低
4.无法支持多种计算框架
Hadoop的2.X架构的介绍
在2.X中，HDFS的变化，主要体现在增强了NameNode的水平扩展及可用性，可以同时部署多个NameNode，这些NameNodes之间是相互独立，也就是说他们不需要相互协调，DataNode同时在所有NameNodes注册，做为他们共有的存储节点，并向定时向所有的这些NameNodes发送心跳块使用情况的报告，并处理所有NameNodes向其发送的指令。
存储块池（Block Pool）
一个存储块池是由一组存储块组成，它属于一个单独的Namespace（Namenode），集群中所有存储块池的存储块都是存放在Datanodes中的。每个存储块池与其它的存储块池都是独立管理的，因而其在为新的块生成Block IDs时，就不需要与其它Namespace（Namenode）中的存储块池进行协作，即使一个Namespace（Namenode）挂掉了，也不会使得Datanodes中的块被访问不到，因为其它Namespace（Namenode）中的存储块池也存放了Datanodes中所有存储块的信息。
一个命名空间(Namespace)和它的块池一起被称为命名空间向量。它是一个自包含的管理单元。当一个Namenode/namespace被删除，存储于Datanodes中的相应的存储块池也会被删除掉，在集群的更新过程中，每个命名空间向量都是以一个整体进行升级的。
集群ID（ClusterID）
集群ID的加入，是用于确认集群中所有的节点，也可以在格式化其它Namenodes时指定集群ID，并使其加入到某个集群中。
YARN的基础构架
YARN 是一种Hadoop资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可谓上层应用提供统一的资源广利和调度，它的引入为几圈在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大的好处
应用场景
通用的统一的资源管理系统：
1.长应用程序
2.短应用程序
Yarn的优点
大大减小了 JobTracker（也就是现在的 ResourceManager）的资源消耗，并且让监测每一个 Job 子任务 (tasks) 状态的程序分布式化了，更安全、更优美。
在新的 Yarn 中，ApplicationMaster 是一个可变更的部分，用户可以对不同的编程模型写自己的 AppMst，让更多类型的编程模型能够跑在 Hadoop 集群中，可以参考 hadoop Yarn 官方配置模板中的 mapred-site.xml 配置。
对于资源的表示以内存为单位 ( 在目前版本的 Yarn 中，没有考虑 cpu 的占用 )，比之前以剩余 slot 数目更合理。
老的框架中，JobTracker 一个很大的负担就是监控 job 下的 tasks 的运行状况，现在，这个部分就扔给 ApplicationMaster 做了，而 ResourceManager 中有一个模块叫做 ApplicationsMasters( 注意不是 ApplicationMaster)，它是监测 ApplicationMaster 的运行状况，如果出问题，会将其在其他机器上重启。
Container 是 Yarn 为了将来作资源隔离而提出的一个框架。这一点应该借鉴了 Mesos 的工作，目前是一个框架，仅仅提供 java 虚拟机内存的隔离,hadoop 团队的设计思路应该后续能支持更多的资源调度和控制 , 既然资源表示成内存量，那就没有了之前的 map slot/reduce slot 分开造成集群资源闲置的尴尬情况。
YARN的核心思想
将JobTracker和TaskTacker进行分离，它由下面几大构成组件：
a. 一个全局的资源管理器 ResourceManager
b.ResourceManager的每个节点代理 NodeManager
c. 表示每个应用的 ApplicationMaster
d. 每一个ApplicationMaster拥有多个Container在NodeManager上运行
ResourceManager（RM）
RM是一个全局的资源管理器，负责整个系统的资源管理和分配。它主要由两个组件构成：调度器（Scheduler）和应用程序管理器（Applications Manager，ASM）。
调度器 调度器根据容量、队列等限制条件（如每个队列分配一定的资源，最多执行一定数量的作业等），将系统中的资源分配给各个正在运行的应用程序。需要注意的是，该调度器是一个“纯调度器”，它不再从事任何与具体应用程序相关的工作，比如不负责监控或者跟踪应用的执行状态等，也不负责重新启动因应用执行失败或者硬件故障而产生的失败任务，这些均交由应用程序相关的ApplicationMaster完成。调度器仅根据各个应用程序的资源需求进行资源分配，而资源分配单位用一个抽象概念“资源容器”（Resource Container，简称Container）表示，Container是一个动态资源分配单位，它将内存、CPU、磁盘、网络等资源封装在一起，从而限定每个任务使用的资源量。此外，该调度器是一个可插拔的组件，用户可根据自己的需要设计新的调度器，YARN提供了多种直接可用的调度器，比如Fair Scheduler和Capacity Scheduler等。
应用程序管理器应用程序管理器负责管理整个系统中所有应用程序，包括应用程序提交、与调度器协商资源以启动ApplicationMaster、监控ApplicationMaster运行状态并在失败时重新启动它等。
ApplicationMaster（AM）
用户提交的每个应用程序均包含一个AM，主要功能包括：
与RM调度器协商以获取资源（用Container表示）；
将得到的任务进一步分配给内部的任务(资源的二次分配)；
与NM通信以启动/停止任务；
监控所有任务运行状态，并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务。
当前YARN自带了两个AM实现，一个是用于演示AM编写方法的实例程序distributedshell，它可以申请一定数目的Container以并行运行一个Shell命令或者Shell脚本；另一个是运行MapReduce应用程序的AM—MRAppMaster。
注：RM只负责监控AM，在AM运行失败时候启动它，RM并不负责AM内部任务的容错，这由AM来完成。
NodeManager（NM）
NM是每个节点上的资源和任务管理器，一方面，它会定时地向RM汇报本节点上的资源使用情况和各个Container的运行状态；另一方面，它接收并处理来自AM的Container启动/停止等各种请求。
Container
Container是YARN中的资源抽象，它封装了某个节点上的多维度资源，如内存、CPU、磁盘、网络等，当AM向RM申请资源时，RM为AM返回的资源便是用Container表示。YARN会为每个任务分配一个Container，且该任务只能使用该Container中描述的资源。
注：1. Container不同于MRv1中的slot，它是一个动态资源划分单位，是根据应用程序的需求动态生成的。
2. 现在YARN仅支持CPU和内存两种资源，且使用了轻量级资源隔离机制Cgroups进行资源隔离。
YARN的资源管理和执行框架都是按主/从范例实现的——Slave ---节点管理器（NM）运行、监控每个节点，并向集群的Master---资源管理器(RM)报告资源的可用性状态，资源管理器最终为系统里所有应用分配资源。
特定应用的执行由ApplicationMaster控制，ApplicationMaster负责将一个应用分割成多个任务，并和资源管理器协调执行所需的资源，资源一旦分配好，ApplicationMaster就和节点管理器一起安排、执行、监控独立的应用任务。
需要说明的是， YARN不同服务组件的通信方式采用了事件驱动的异步并发机制，这样可以简化系统的设计。
