“Yarn 全称 Yet Another Resource Negitiator，就是另一种资源调度器，主要负责Hadoop集群内任务的资源调度框架。”
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Yarn组件
Yarn的任务的运行，都是在一个容器（Container）内进行的，这个容器是任务运行时所需资源的抽象，包括内存、CPU等，也是Yarn进行资源分配、释放的基本单位。
MapReduce 的任务，会分成 Map 任务和 Reduce 任务，在集群里面就是 Map Task 和 Reduce Task，这些任务会运行在 Container 上面的。
ResourceManager
整个集群只有一个ResourceManager，是Master，负责整个集群资源的调度，包括调度器和应用管理器两个组件：
调度器：当 Client 提交的任务时，根据所需要的资源以及当前集群的资源状况进行分配，这里资源分配的单位就是Container；
应用管理器：负责监控集群中任务的运行情况，主要通过节点对任务执行情况的上报。
NodeManager
集群里面包含多个NodeManager，是ResourceManager的Slave，负责节点上容器整个生命周期的管理，包括：处理ResourceManager资源分配请求，为任务分配容器；
通过监控容器状态，包括CPU、内存、磁盘、网络等，并且将这些信息向 ResourceManager 进行上报，以便ResourceManager了解各个节点的状态，以便进行其他任务的调度；
ApplicationMaster
每当 Client 提交一个任务时，就会创建一个 ApplicationMaster，作为这个任务整体执行情况的监控者和资源的协调者；
ApplicationMaster 与 Map Task 和 Reduce Task 一样，都运行在某个 NodeManager 的容器上；
ApplicationMaster 与 ResourceManager 会在任务运行整个过程中进行交互，包括资源的申请、释放；
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Yarn运行原理
Yarn 的运行原理，也就是整个任务的生命周期，包括：任务的提交、初始化、分配、执行，执行状态、完成。
1、客户端将任务提交到 ResourceManager；
2、ResourceManager 负责协调创建 ApplicationMaster，在集群中某个 NodeManager 上分配容器，启动 ApplicationMaster；
3、ApplicationMaster 与 ResourceManager 进行交互，为任务要执行的 Task 申请资源，获得资源后，与对应的 NodeManager 进行交互，启动对应的 Task；
4、执行过程中，NodeManager 将 ResourceManager 上报节点的状态：内存、CPU、磁盘等；ApplicationMaster 也统计各个 Task 执行情况，也对 ResourceManager 进行上报任务信息；
5、任务执行中，会有相应的 Task执行完毕，这时，需要ApplicationMaster根据 Task完成状态，向ResourceManager 进行资源的释放，以便 ResourceManager 为后续 Task 分配资源；
6、所有任务执行完成，ApplicationMaster 向 ResourceManager 注销，整个应用运行结束。
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Yarn调度器
Hadoop 集群是整体的、共用的资源，允许多个任务同时在集群内运行，当集群特别繁忙的时候，提交的任务可能要等待一段时间才能得到相应的资源。这时，Yarn 需要根据不同的集群任务场景，来设置不同的执行策略，也就是配置不同的调度器。目前，包括以下三种：
FIFO Scheduler
所有提交的任务排成一个队列，按照先进先出方式，依次进行资源的分配；
Capacity Scheduler
将整个集群划分成不同的组织，每个组织可以获得集群的一部分计算能力，为不同的组织分配专门的队列，每个组织内部的调度策略是采用先进先出的方式。
可以设置每个组织的最大容量，设置了最大容量的话，当已为组织分配的资源不够用时，可以扩展到最大容量，没有设置最大容量，将有可能使用整个集群的最大容量。
在提交任务时，可以通过configuration指定使用哪个组织运行该任务。
我们可以将不同的组织作为不同的用途使用，比如设置一个组织只负责运行小任务，避免由于集群运行大任务，而导致小任务不能得到适当的执行。
Fair Scheduler
Fair调度器是会动态调整系统资源，如果向集群提交一个大任务，如果集群只有这一个任务的话，这个大任务将会获得集群全部资源，当集群收到第二个任务时，集群会释放一部分第一个任务的资源供第二个任务申请使用，所有Fair调度器在任务提交和执行过程中，会有一段时间延迟；
Fair调度器允许向Capacity调度器设置不同分组，分组内部仍然是按照公平调取器原则进行资源分配；
Fair调度器支持抢占，也就是支持抢占那些占有资源超过其公平共享份额的容器，使容器资源释放后，可以分配给资源份额低于应得份额的队列。
1、https://www.jianshu.com/p/f50e85bdb9ce
2、《Hadoop权威指南》
3、http://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/YARN.html
