Apache Hadoop YARN

YARN的基本思想是将资源管理和作业调度/监视的功能分解为单独的守护进程。 我们的想法是拥有一个全局ResourceManager（RM）和每个应用程序ApplicationMaster（AM）。 应用程序可以是单个作业，也可以是作业的DAG（有向无环图）。

ResourceManager和NodeManager构成了数据计算框架。 ResourceManager是在系统中的所有应用程序之间仲裁资源的最终权限。 NodeManager是每台机器框架代理，负责容器，监视其资源使用情况（CPU，内存，磁盘，网络）并将其报告给ResourceManager / Scheduler。

每个应用程序的ApplicationMaster实际上是一个特定于框架的库，其任务是协调来自ResourceManager的资源，并与NodeManager一起执行和监视任务。

ResourceManager有两个主要组件：Scheduler和ApplicationsManager。

Scheduler负责根据熟悉的容量，队列等约束将资源分配给各种正在运行的应用程序。Scheduler是纯调度程序，因为它不执行应用程序状态的监视或跟踪。 此外，由于应用程序故障或硬件故障，它无法保证重新启动失败的任务。 Scheduler根据应用程序的资源需求执行其调度功能; 它是基于资源Container的抽象概念，Container包含内存，CPU，磁盘，网络等元素。

Scheduler 具有可拔插策略，该策略负责在各种队列，应用程序等之间对集群资源进行分区。当前的Scheduler（如CapacityScheduler和FairScheduler）是Scheduler插件的一些示例。

ApplicationsManager负责接收作业提交，协调第一个容器以执行特定于应用程序的ApplicationMaster，并提供在失败时重新启动ApplicationMaster的服务。 每个应用程序的ApplicationMaster负责从Scheduler协调适当的资源容器，跟踪其状态并监视进度。