内容简介：YARN产生背景YARN是Hadoop2.x才有的，所以在介绍YARN之前，我们先看一下MapReduce1.x时所存在的问题：单点故障
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| 本文来自于51cto，Apache Hadoop YARN （Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）是一种新的 Hadoop 资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度. |
YARN产生背景
YARN是Hadoop2.x才有的，所以在介绍YARN之前，我们先看一下MapReduce1.x时所存在的问题：
单点故障
节点压力大
不易扩展
MapReduce1.x时的架构如下：
分布式资源调度——YARN框架
可以看到，1.x时也是Master/Slave这种主从结构，在集群上的表现就是一个JobTracker带多个TaskTracker。
JobTracker：负责资源管理和作业调度
TaskTracker：定期向JobTracker汇报本节点的健康状况、资源使用情况以及作业执行情况。还可以接收来自JobTracker的命令，例如启动任务或结束任务等。
那么这种架构存在哪些问题呢：
1.整个集群中只有一个JobTracker，就代表着会存在单点故障的情况
2.JobTracker节点的压力很大，不仅要接收来自客户端的请求，还要接收大量TaskTracker节点的请求
3.由于JobTracker是单节点，所以容易成为集群中的瓶颈，而且也不易域扩展
4.JobTracker承载的职责过多，基本整个集群中的事情都是JobTracker来管理
1.x版本的整个集群只支持MapReduce作业，其他例如Spark的作业就不支持了
由于1.x版本不支持其他框架的作业，所以导致我们需要根据不同的框架去搭建多个集群。这样就会导致资源利用率比较低以及运维成本过高，因为多个集群会导致服务环境比较复杂。如下图：
在上图中我们可以看到，不同的框架我不仅需要搭建不同的集群。而且这些集群很多时候并不是总是在工作，如上图可以看到，Hadoop集群在忙的时候Spark就比较闲，Spark集群比较忙的时候Hadoop集群就比较闲，而MPI集群则是整体并不是很忙。这样就无法高效的利用资源，因为这些不同的集群无法互相使用资源。除此之外，我们还得运维这些个不同的集群，而且文件系统是无法共享的。如果当需要将Hadoop集群上的HDFS里存储的数据传输到Spark集群上进行计算时，还会耗费相当大的网络IO流量。
所以我们就想着要把这些集群都合并在一起，让这些不同的框架能够运行在同一个集群上，这样就能解决这各种各样的问题了。如下图：
正是因为在1.x中，有各种各样的问题，才使得YARN得以诞生，而YARN就可以令这些不同的框架运行在同一个集群上，并为它们调度资源。我们来看看Hadoop2.x的架构图：
在上图中，我们可以看到，集群最底层的是HDFS，在其之上的就是YARN层，而在YARN层上则是各种不同的计算框架。所以不同计算框架可以共享同一个HDFS集群上的数据，享受整体的资源调度，进而提高集群资源的利用率，这也就是所谓的 xxx on YARN。
YARN架构
YARN概述：
YARN是资源调度框架
通用的资源管理系统
为上层应用提供统一的资源管理和调度
YARN架构图，也是Master/Slave结构的：
从上图中，我们可以看到YARN主要由以下几个核心组件构成：
1. ResourceManager， 简称RM，整个集群同一时间提供服务的RM只有一个，它负责集群资源的统一管理和调度。以及还需要处理客户端的请求，例如：提交作业或结束作业等。并且监控集群中的NM，一旦某个NM挂了，那么就需要将该NM上运行的任务告诉AM来如何进行处理。
2. NodeManager， 简称NM，整个集群中会有多个NM，它主要负责自己本身节点的资源管理和使用，以及定时向RM汇报本节点的资源使用情况。接收并处理来自RM的各种命令，例如：启动Container。NM还需要处理来自AM的命令，例如：AM会告诉NM需要启动多少个Container来跑task。
3. ApplicationMaster， 简称AM，每个应用程序都对应着一个AM。例如：MapReduce会对应一个、Spark会对应一个。它主要负责应用程序的管理，为应用程序向RM申请资源（Core、Memory），将资源分配给内部的task。AM需要与NM通信，以此来启动或停止task。task是运行在Container里面的，所以AM也是运行在Container里面。
4. Container， 封装了CPU、Memory等资源的一个容器，相当于是一个任务运行环境的抽象。
5. Client， 客户端，它可以提交作业、查询作业的运行进度以及结束作业。
YARN 官方文档地址
YARN执行流程
假设客户端向ResourceManager提交一个作业，ResourceManager则会为这个作业分配一个Container。所以ResourceManager会与NodeManager进行通信，要求这个NodeManager启动一个Container。而这个Container是用来启动ApplicationMaster的，ApplicationMaster启动完之后会与ResourceManager进行一个注册。这时候客户端就可以通过ResourceManager查询作业的运行情况了。然后ApplicationMaster还会到ResourceManager上申请作业所需要的资源，申请到以后就会到对应的NodeManager之上运行客户端所提交的作业，然后NodeManager就会把task运行在启动的Container里。
如下图：
YARN环境搭建
介绍完基本的理论部分之后，我们来搭建一个伪分布式的单节点YARN环境，使用的hadoop版本如下：
hadoop-2.6.0-cdh5.7.0
1.下载并解压好hadoop-2.6.0-cdh5.7.0，这一步可以参考我之前写的一篇关于HDFS伪分布式环境搭建的文章，我这里就不再赘述了。
确保HDFS是正常启动状态：
[root@localhost ~]# jps 3827 Jps 3383 NameNode 3500 DataNode 3709 SecondaryNameNode [root@localhost ~]#
2.编辑mapred-site.xml配置文件，在文件中增加如下内容：
[root@localhost ~] # cd /usr/local/hadoop-2.6.0 -cdh5.7.0/etc/hadoop [root@localhost /usr/local/hadoop -2.6.0-cdh5.7.0/etc/hadoop] # cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml # 拷贝模板文件 [root@localhost /usr/local/hadoop -2.6.0-cdh5.7.0/etc/hadoop] # vim mapred-site.xml # 增加如下内容 <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property>
3.编辑yarn-site.xml配置文件，在文件中增加如下内容：
[root@localhost /usr/local/hadoop-2.6.0 -cdh5.7.0/etc/hadoop] # vim yarn-site.xml # 增加如下内容 <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services </name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property>
4.启动ResourceManager进程以及NodeManager进程：
[root@localhost /usr/local/hadoop-2.6.0 -cdh5.7.0/etc/hadoop]# cd ../../sbin/ [root@localhost /usr/local/hadoop-2.6.0 -cdh5.7.0/sbin]# ./start-yarn.sh starting yarn daemons starting resourcemanager, logging to /usr/local/hadoop-2.6.0-cdh5.7.0/logs/ yarn-root-resourcemanager-localhost.out localhost: starting nodemanager, logging to /usr/local/hadoop-2.6.0-cdh5.7.0/logs/yarn -root-nodemanager-localhost.out [root@localhost /usr/local/hadoop -2.6.0-cdh5.7.0/sbin]# jps 3984 NodeManager # 启动成功后可以看到多出了NodeManager 4947 DataNode 5252 Jps 5126 SecondaryNameNode 3884 ResourceManager # 和ResourceManager进程，这样才是正常的。 4813 NameNode [root@localhost /usr/local/hadoop-2.6.0 -cdh5.7.0/sbin]# netstat -lntp |grep java tcp 0 0 0.0.0.0:50090 0.0.0.0:* LISTEN 5126/java tcp 0 0 127.0.0.1:42602 0.0.0.0:* LISTEN 4947/java tcp 0 0 192.168.77.130:8020 0.0.0.0:* LISTEN 4813/java tcp 0 0 0.0.0.0:50070 0.0.0.0:* LISTEN 4813/java tcp 0 0 0.0.0.0:50010 0.0.0.0:* LISTEN 4947/java tcp 0 0 0.0.0.0:50075 0.0.0.0:* LISTEN 4947/java tcp 0 0 0.0.0.0:50020 0.0.0.0:* LISTEN 4947/java tcp6 0 0 :::8040 :::* LISTEN 5566/java tcp6 0 0 :::8042 :::* LISTEN 5566/java tcp6 0 0 :::8088 :::* LISTEN 5457/java tcp6 0 0 :::13562 :::* LISTEN 5566/java tcp6 0 0 :::8030 :::* LISTEN 5457/java tcp6 0 0 :::8031 ;:::* LISTEN 5457/java tcp6 0 0 :::8032 :::* LISTEN 5457/java tcp6 0 0 :::48929 :::* LISTEN 5566/java tcp6 0 0 :::8033 :::* LISTEN 5457/java [root@localhost /usr/local/hadoop-2.6.0-cdh5.7.0/sbin]#
5.通过浏览器来访问ResourceManager，默认端口是8088，例如192.168.77.130:8088，就会访问到这样的一个页面上：
错误解决：
从上图中，可以看到有一个不健康的节点，也就是说我们的单节点环境有问题，点击红色框框中标记的数字可以进入到详细的信息页面，在该页面中看到了如下信息：
于是查看yarn的日志文件：yarn-root-nodemanager-localhost.log，发现如下警告与异常：
很明显是因为磁盘的使用空间达到了90%，所以我们需要删除一些没有的数据，或者扩容磁盘空间才行。于是删除了一堆安装包，让磁盘空间降低到90%以下了：
这时再次刷新页面，可以发现这个节点就正常了：
到此为止，我们的yarn环境就搭建完成了。
如果需要关闭进程则使用以下命令：
初识提交PI的MapReduce作业到YARN上执行
虽然我们没有搭建MapReduce的环境，但是我们可以使用Hadoop自带的一些测试例子来演示一下如何提交作业到YARN上执行。Hadoop把example的包放在了如下路径，可以看到有好几个jar包：
[root@localhost ~]# cd /usr/local/hadoop-2.6.0 -cdh5.7.0/share/hadoop/mapreduce/ [root@localhost /usr/local/hadoop -2.6.0-cdh5.7.0/share/hadoop/mapreduce]# ls hadoop-mapreduce -client-app-2.6.0-cdh5.7.0.jar hadoop-mapreduce -client-common-2.6.0-cdh5.7.0.jar hadoop-mapreduce -client-core-2.6.0-cdh5.7.0.jar hadoop-mapreduce -client-hs-2.6.0-cdh5.7.0.jar hadoop-mapreduce -client-hs-plugins-2.6.0-cdh5.7.0.jar hadoop-mapreduce -client-jobclient-2.6.0-cdh5.7.0.jar hadoop-mapreduce -client-jobclient-2.6.0-cdh5.7.0-tests.jar hadoop-mapreduce -client-nativetask-2.6.0-cdh5.7.0.jar hadoop-mapreduce -client-shuffle-2.6.0-cdh5.7.0.jar hadoop-mapreduce -examples-2.6.0-cdh5.7.0.jar lib lib-examples sources [root@localhost /usr/local/hadoop -2.6.0-cdh5.7.0/share/hadoop/mapreduce]#
在这里我们使用hadoop-mapreduce-examples-2.6.0-cdh5.7.0.jar这个jar包来进行演示：
命令说明：
hadoop jar 执行一个jar包作业的命令
hadoop-mapreduce-examples-2.6.0-cdh5.7.0.jar 需要被执行的jar包路径
pi 表示计算圆周率，可以写其他的
末尾的两个数据分别表示指定运行2次map， 以及指定每个map任务取样3次，两数相乘即为总的取样数。
运行以上命令后，到浏览器页面上进行查看，会有以下三个阶段：
1.接收资源，这个阶段就是ApplicationMaster到ResourceManager上申请作业所需要的资源：
2.运行作业，这时候NodeManager就会把task运行在启动的Container里：
3.作业完成：
终端输出信息如下：
[root@localhost /usr/local/hadoop-2.6.0 -cdh5.7.0/share/hadoop/mapreduce] # hadoop jar hadoop-mapreduce -examples-2.6.0-cdh5.7.0.jar pi 2 3 Number of Maps = 2 Samples per Map = 3 Wrote input for Map #0 Wrote input for Map #1 Starting Job 18/03/27 23:00:01 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at /0.0.0.0:8032 18/03/27 23:00:01 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 2 18/03/27 23:00:01 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:2 18/03/27 23:00:02 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job: job_1522162696272_0001 18/03/27 23:00:02 INFO impl.YarnClientImpl: Submitted application application_1522162696272_0001 18/03/27 23:00:02 INFO mapreduce.Job: The url to track the job: http://localhost:8088/proxy/application _1522162696272_0001/ 18/03/27 23:00:02 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1522162696272_0001 18/03/27 23:00:10 INFO mapreduce.Job: Job job_1522162696272_0001 running in uber mode : false 18/03/27 23:00:10 INFO mapreduce.Job: map 0% reduce 0% 18/03/27 23:00:15 INFO mapreduce.Job: map 50% reduce 0% 18/03/27 23:00:16 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 0% 18/03/27 23:00:19 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 100% 18/03/27 23:00:20 INFO mapreduce.Job: Job job_1522162696272_0001 completed successfully 18/03/27 23:00:20 INFO mapreduce.Job: Counters: 49 File System Counters FILE: Number of bytes read=50 FILE: Number of bytes written=335298 FILE: Number of read operations=0 FILE: Number of large read operations=0 FILE: Number of write operations=0 HDFS: Number of bytes read=536 HDFS: Number of bytes written=215 HDFS: Number of read operations=11 HDFS: Number of large read operations=0 HDFS: Number of write operations=3 Job Counters Launched map tasks=2 Launched reduce tasks=1 Data-local map tasks=2 Total time spent by all maps in occupied slots (ms)=7108 Total time spent by all reduces in occupied slots (ms)=2066 Total time spent by all map tasks (ms)=7108 Total time spent by all reduce tasks (ms)=2066 Total vcore-seconds taken by all map tasks=7108 Total vcore-seconds taken by all reduce tasks=2066 Total megabyte-seconds taken by all map tasks=7278592 Total megabyte-seconds taken by all reduce tasks=2115584 Map-Reduce Framework Map input records=2 Map output records=4 Map output bytes=36 Map output materialized bytes=56 Input split bytes=300 Combine input records=0 Combine output records=0 Reduce input groups=2 Reduce shuffle bytes=56 Reduce input records=4 Reduce output records=0 Spilled Records=8 Shuffled Maps =2 Failed Shuffles=0 Merged Map outputs=2 GC time elapsed (ms)=172 CPU time spent (ms)=2990 Physical memory (bytes) snapshot=803618816 Virtual memory (bytes) snapshot=8354324480 Total committed heap usage (bytes)=760217600 Shuffle Errors BAD_ID=0 CONNECTION=0 IO_ERROR=0 WRONG_LENGTH=0 WRONG_MAP=0 WRONG_REDUCE=0 File Input Format Counters Bytes Read=236 File Output Format Counters Bytes Written=97 Job Finished in 19.96 seconds Estimated value of Pi is 4.00000000000000000000 [root@localhost /usr/local/hadoop -2.6.0-cdh5.7.0/share/hadoop/mapreduce]#
以上这个例子计算了一个PI值，下面我们再来演示一个hadoop中比较经典的例子：wordcount ，这是一个经典的词频统计的例子。首先创建好用于测试的文件：
[root@localhost ~]# mkdir /tmp/input [root@localhost ~]# cd /tmp/input/ [root@localhost /tmp/input] # echo "hello word" > file1.txt [root@localhost /tmp/input] # echo "hello hadoop" > file2.txt [root@localhost /tmp/input] # echo "hello mapreduce" >> file2.txt [root@localhost /tmp/input] # hdfs dfs -mkdir /wc_input [root@localhost /tmp/input] # hdfs dfs -put ./file* /wc_input [root@localhost /tmp/input] # hdfs dfs -ls /wc_input Found 2 items -rw-r--r-- 1 root supergroup 11 2018-03-27 23:11 /wc_input/file1.txt -rw-r--r-- 1 root supergroup 29 2018-03-27 23:11 /wc_input/file2.txt [root@localhost /tmp/input]#
然后执行以下命令：
[root@localhost /tmp/input] # cd /usr/local/hadoop-2.6.0-cdh5.7.0/share/hadoop/mapreduce
[root@localhost /usr/local/hadoop -2.6.0-cdh5.7.0/share/hadoop/mapreduce]# hadoop jar ./hadoop-mapreduce -examples-2.6.0-cdh5.7.0.jar wordcount /wc_input /wc_output
在yarn页面上显示的阶段信息：
终端输出信息如下：
[root@localhost /usr/local/hadoop-2.6.0 -cdh5.7.0/share/hadoop/mapreduce] # hadoop jar ./hadoop-mapreduce -examples-2.6.0-cdh5.7.0.jar wordcount /wc_input /wc_output 18/03/27 23:12:54 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at /0.0.0.0:8032 18/03/27 23:12:55 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 2 18/03/27 23:12:55 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:2 18/03/27 23:12:55 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job: job_1522162696272_0002 18/03/27 23:12:56 INFO impl.YarnClientImpl: Submitted application application_1522162696272_0002 18/03/27 23:12:56 INFO mapreduce.Job: The url to track the job: http://localhost:8088/proxy/application_1522162696272_0002/ 18/03/27 23:12:56 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1522162696272_0002 18/03/27 23:13:02 INFO mapreduce.Job: Job job_1522162696272_0002 running in uber mode : false 18/03/27 23:13:02 INFO mapreduce.Job: map 0% reduce 0% 18/03/27 23:13:06 INFO mapreduce.Job: map 50% reduce 0% 18/03/27 23:13:07 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 0% 18/03/27 23:13:11 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 100% 18/03/27 23:13:12 INFO mapreduce.Job: Job job_1522162696272_0002 completed successfully 18/03/27 23:13:12 INFO mapreduce.Job: Counters: 49 File System Counters FILE: Number of bytes read=70 FILE: Number of bytes written=334375 FILE: Number of read operations=0 FILE: Number of large read operations=0 FILE: Number of write operations=0 HDFS: Number of bytes read=260 HDFS: Number of bytes written=36 HDFS: Number of read operations=9 HDFS: Number of large read operations=0 HDFS: Number of write operations=2 Job Counters Launched map tasks=2 Launched reduce tasks=1 Data-local map tasks=2 Total time spent by all maps in occupied slots (ms)=5822 Total time spent by all reduces in occupied slots (ms)=1992 Total time spent by all map tasks (ms)=5822 Total time spent by all reduce tasks (ms)=1992 Total vcore-seconds taken by all map tasks=5822 Total vcore-seconds taken by all reduce tasks=1992 Total megabyte-seconds taken by all map tasks=5961728 Total megabyte-seconds taken by all reduce tasks=2039808 Map-Reduce Framework Map input records=3 Map output records=6 Map output bytes=64 Map output materialized bytes=76 Input split bytes=220 Combine input records=6 Combine output records=5 Reduce input groups=4 Reduce shuffle bytes=76 Reduce input records=5 Reduce output records=4 Spilled Records=10 Shuffled Maps =2 Failed Shuffles=0 Merged Map outputs=2 GC time elapsed (ms)=157 CPU time spent (ms)=2290 Physical memory (bytes) snapshot=800239616 Virtual memory (bytes) snapshot=8352272384 Total committed heap usage (bytes)=762314752 Shuffle Errors BAD_ID=0 CONNECTION=0 IO_ERROR=0 WRONG_LENGTH=0 WRONG_MAP=0 WRONG_REDUCE=0 File Input Format Counters Bytes Read=40 File Output Format Counters Bytes Written=36 [root@localhost /usr/local/hadoop -2.6.0-cdh5.7.0/share/hadoop/mapreduce] #
查看输出的结果文件：
[root@localhost /usr/local/hadoop -2.6.0- cdh5.7.0/share/hadoop/mapreduce]# hdfs dfs -ls /wc_output Found 2 items -rw-r--r-- 1 root supergroup 0 2018-03-27 23:13 /wc_output/_SUCCESS -rw-r--r-- 1 root supergroup 36 2018-03-27 23:13 /wc_output/part-r-00000 [root@localhost /usr/local/hadoop-2.6.0 -cdh5.7.0/share/hadoop/mapreduce]# hdfs dfs -cat /wc_output/part -r-00000 # 实际输出结果在part-r-00000中 hadoop 1 hello 3 mapreduce 1 word 1 [root@localhost /usr/local/hadoop -2.6.0-cdh5.7.0/share/hadoop/mapreduce]#
为了更好的查看代码请查看电脑版
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深入浅出Node.js
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