YARN产生背景

MapReduce1.0存在的问题

在Hadoop1.x中，MapReduce是Master/Slave结构，在集群的表现形式为1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。存在的问题

单点故障
JobTracker 负责接收来自各个TaskTracker节点的PRC请求，压力会很大
仅支持MapReduce 计算框架

资源利用率

一个集群是一个计算框架，造成各个集群管理负责，资源利用率低，各个集群之间不能共享资源造成集群键资源浪费

数据共享

跨集群间的数据移动不仅需要更多的事件，硬件成本也会大大增加；而共享集群模式可以让多种框架共享数据(存放在HDFS上的数据)和硬件资源。大大减少数据移动带来的成本。这就是所谓的移动计算要比移动数据更好，在作业进行任务调度的时，将作业尽可能的分配到数据所在的节点上运行，以减少数据在网络上传输带来的开销。

YARN简介

Yet Another Resource Negotiator 另一种资源的协调者是一种新的hadoop资源的管理器，是一个通用的资源管理系统，可以为上层应用提供统一的资源管理和调度。

YARM架构

image.png

Client :向RM提交任务，终止任务等

ResourceManager

ResourceManager:集群中同一时刻对外提供服务的只有1个，负责集群资源的统一管理和调度。

处理客户端请求
启动/监控 ApplicationMaster
ApplicationMaster:每个应用程序对应的一个AM,AM向RM申请资源用于在NM上启动对应的任务。

NodeManager

启动和执行任务，向RM发送心跳信息，任务的执行情况，处理来自客户端的请求：提交
启动/监控AM 监控NM

配置文件

cd app/hadoop-2.6.0-cdh5.7.0/etc/hadoop
vi mapred-site.xml

<configuration>
 <property>
  <name>mapreduce.framework.name</name>
  <value>yarn</value>
 </property>
</configuration>

vi yarn-site.xml

<configuration>

<!-- Site specific YARN configuration properties -->
<property>
  <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
  <value>mapreduce_shuffle</value>
 </property>
</configuration>
~

启动yarn

$cd app/hadoop-2.6.0-cdh5.7.0/sbin
$./start-yarn.sh
$ jps
27500 NodeManager
27389 ResourceManage

界面浏览
http://{hostname}:8088/cluster

image.png

启动job

hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.6.0-cdh5.7.0.jar wordcount /input/wc/hello.txt /output/wc/hello/
19/04/07 07:19:44 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at /0.0.0.0:8032
19/04/07 07:19:46 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 1
19/04/07 07:19:46 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:1

查看结果

 $ hadoop fs  -ls /output/wc/hello/
19/07/12 08:25:45 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
Found 2 items
-rw-r--r--   1 hadoop supergroup          0 2019-07-12 08:22 /output/wc/hello/_SUCCESS
-rw-r--r--   1 hadoop supergroup         26 2019-07-12 08:22 /output/wc/hello/part-r-00000
 $hadoop fs -text /output/wc/hello/part-r-00000