本文共 1649 字，大约阅读时间需要 5 分钟。

在hadoop1.0中

运行的时候有两个进程

1. jobtracker 整个计算程序的老大 ( 负责资源调度，随机调度，监控程序运行的状态 ，启动运行程序)
2. tasktracker
   强行将计算资源分为两部分，mapslot 和 reduceslot， 每一部分资源只能跑对应的任务，资源并没有

缺陷：

1. 单点故障
2. 多有的程序资源调度是随机的（会造成资源浪费）
3. 会造成jobtracker的运行压力过大

在hadoop2.0中mapreduce —> mapreduce + yarn

在hadoop2.0中

yarn在启动的时候有两个进程：

1. resourcemanager 整个资源调度的老大

   • 接收客户端的请求（运行程序的请求）
   • 接收nodemanaser的状态报告（包括nodemanager的资源状态，存活状态）
   • 负责整个计算程序的资源调度（调度的运行资源和节点）

2. nodemanager 是负责真正的提供资源，运行计算程序的

   • 接收resourcemanager的命令
   • 提供资源运行计算程序

yarn启动计算以及资源调度：

• MRAppMaster:是单个计算程序的老大，
  1. 主要负责帮助档期计算程序向resourcemanager申请资源
  2. 负责启动maptask 和 reducetask任务
  3. 负责监控maptask和reducetask的运行进度
• ASM(aplications manager)所有应用程序的管理者：
  （ASM是resourcemanager中的）
  1. 主要负责调度应用程序
• container:抽象的资源容器（封装着一定的cpu 、io、网络资源）是运行maptask、reducetask 等的运行资源单位，一个maptask 最终会在一个容器中运行，当容器启动的时候显示的就是yarnchild
• scheduler:调度器（yarn的ResourceManager的组件）
  调度的是什么时候计算那个计算程序，默认有三种调度器
  1. FIFO（先进先出）：先提交的程序先执行，内部维护一个队列
  2. FARI（公平调度器）： 大家平分资源运行 内部维护一个队列
     假设初始有一个任务在执行，则该任务占的资源 100%
     再来一个任务 ，则每个任务占50%
     再来一个 每个占33.3%
  3. CAOICITY(计算能力调度器)：内部维护多个队列
     可以按需进行配置资源，多个队列之间进行资源分配（例如：两个任务的计算任务不同，可以用两个队列进行划分，任务量大的分配的资源多一点，任务少的相对少一点，在每个队列中执行先进先出）

yarn的资源调度

1. 客户端向ResourceManager发送请求
2. ResourceManager中的ASM经过一系列的检查之后，将请求转发给Scheduler(调度器)
3. 调度器给当前job分配资源，随机分配一个NodeManager
4. ResourceManager在分配的NodeManager中先开启一个container(容器)，再开启一个MrAppMaster
5. MrAppMaster向ResourceManager申请资源，为maptask和reducetask运行使用
6. ResourceManager向MrAppMaster 返回可供运行的NodeManager节点
7. MrAppMaster在所有返回的NodeManager中先开启一个container(容器)，再运行maptask任务
8. 所有的maptask都会向MrAppMaster汇报自己的运行状态和进度
9. 当所有的maptask的任务完成80%的时候，MrAppMaster开启reducetask任务（与maptask任务一样）
10. 先在各个节点上开启一个container(容器)，等到所有的maptask执行完成的时候，运行reducetask任务
11. 在MrAppMaster检测到所有的任务都执行完成的时候，MrAppMaster进行资源回收并向ResourceManager申请注销自己

符一张图：

转载地址：http://ranwi.baihongyu.com/