第1节 yarn：13、yarn资源调度的介绍

Yarn资源调度

yarn集群的监控管理界面：

http://192.168.52.100:8088/cluster

jobHistoryServer查看界面：

http://192.168.52.100:19888/jobhistory

yarn的介绍：

yarn是hadoop集群当中的资源管理系统模块，从hadoop2.x开始引入yarn来进行管理集群当中的资源（主要是服务器的各种硬件资源，包括CPU，内存，磁盘，网络IO等）以及运行在yarn上面的各种任务。

总结一句话就是说：yarn主要就是为了调度资源，管理任务等

其调度分为两个层级来说：

一级调度管理：

计算资源管理(CPU,内存，网络IO，磁盘)

App生命周期管理（每一个应用执行的情况，都需要汇报给ResourceManager）

二级调度管理：

任务内部的计算模型管理 (AppMaster的任务精细化管理)

多样化的计算模型

yarn的官网文档说明：

http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.5/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/YARN.html

Yarn的主要组件介绍与作用

yarn当中的各个主要组件的介绍

ResourceManager：yarn集群的主节点，主要用于接收客户端提交的任务，并对任务进行分配。

NodeManager：yarn集群的从节点，主要用于任务的计算

ApplicationMaster：当有新的任务提交到ResourceManager的时候，ResourceManager会在某个从节点nodeManager上面启动一个ApplicationMaster进程，负责这个任务执行的资源的分配，任务的生命周期的监控等

Container：资源的分配单位，ApplicationMaster启动之后，与ResourceManager进行通信，向ResourceManager提出资源申请的请求，然后ResourceManager将资源分配给ApplicationMaster，这些资源的表示，就是一个个的container

JobHistoryServer：这是yarn提供的一个查看已经完成的任务的历史日志记录的服务，我们可以启动jobHistoryServer来观察已经完成的任务的所有详细日志信息

TimeLineServer：hadoop2.4.0以后出现的新特性，主要是为了监控所有运行在yarn平台上面的所有任务（例如MR，Storm，Spark，HBase等等）

yarn的发展历程以及详细介绍：

https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-yarn/

yarn当中各个主要组件的作用：

resourceManager主要作用：

处理客户端请求

启动/监控ApplicationMaster

监控NodeManager

资源分配与调度

NodeManager主要作用：

单个节点上的资源管理和任务管理

接收并处理来自resourceManager的命令

接收并处理来自ApplicationMaster的命令

管理抽象容器container

定时向RM汇报本节点资源使用情况和各个container的运行状态

ApplicationMaster主要作用：

数据切分

为应用程序申请资源

任务监控与容错

负责协调来自ResourceManager的资源，开通NodeManager监视容的执行和资源使用（CPU,内存等的资源分配）

Container主要作用：

对任务运行环境的抽象

任务运行资源（节点，内存，cpu）

任务启动命令

任务运行环境

yarn的架构

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yarn集群的主要架构：
resourceManager：集群当中的主节点，主要用于接收客户单的提交的任务请求，分配资源
NodeManager：yarn集群当中的从节点，主要负责提供计算能力，接收AppMaster分配的任务，进行执行
ApplicationMaster：客户端每提交一个任务，主节点resourceManager就会启动一个appMaster全权负责管理这个任务，包括资源的申请，资源的额调度，任务的执行情况汇报给resourceManager等等
container：资源分配的单位，ApplicationMaster申请到的资源都分配给一个的container，然后在container里面运行一个个的maptask或者reducetask
jobHistory：已经完成的历史任务的界面查看；

vim yarn-site.xml，里面的一个配置：yarn.log-aggregation-enable ，设置为true。启动日志聚合功能，将所有的日志聚合到一起，然后可以访问

http://192.168.52.100:19888/jobhistory看到所有的日志。

TimeLineServer：hadoop2.4.0以后出来的新特性主要用于查看正在执行的任务情况

hadoop当中的小任务模式 ubermode：
启动一个maptask，分配资源花了30s，然后maptask去处理一个小文件，花了3s
hadoop当中的小任务模式：
mapreduce.job.ubertask.enable 设置我们需要开启hadoop任务的小任务模式小任务模式可以根据我们输入的数据量做判断，如果输入的数据量比较小
输入10个文件，每个文件2KB，输入的数据总量也就是20KB，10个小文件，占用10个block块，每个block块对应要启动一个maptask
可以考虑使用ubermode 小任务模式来实现所有的数据就在一个maptask里面去处理。

巴特西