一 yarn简介
Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop集群的资源管理系统，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，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。
二 YARN的核心思想
将JobTracker和TaskTracker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
二Yarn的组件及架构
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。
三 YARN安装：
分布式计算程序（比如mapreduce程序）的运行调度平台；
它本身也是一个分布式系统：主节点--> ResourceManager ，从节点--> NodeManager
安装：
配置文件：设置yarn.resourcemanager.hostname 为其中一台机器
配置好后 远程传给其他的机器
vi /root/apps/hadoop-2.8.1/etc/hadoop/yarn-site.xml
<property> <name>yarn.resourcemanager.hostname</name> <value>wangzhihua1</value> </property>
<property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property>
<property> <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name> <value>2048</value> </property>
<property> <name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name> <value>2</value> </property> |
启动：
start-yarn.sh 注意：一定要在配置成ResourceManager的节点上执行该脚本！