Yarn是一个分布式的资源管理系统，用以提高分布式的集群环境下的资源利用率，这些资源包括内存、IO、网络、磁盘等。其产生的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。
创新互联坚持“要么做到，要么别承诺”的工作理念，服务领域包括：成都网站制作、网站建设、企业官网、英文网站、手机端网站、网站推广等服务，满足客户于互联网时代的剑川网站设计、移动媒体设计的需求，帮助企业找到有效的互联网解决方案。努力成为您成熟可靠的网络建设合作伙伴！最初MapReduce的committer们还可以周期性的在已有的代码上进行修改，可是随着代码的增加以及原MapReduce框架设计的不足，在原MapReduce框架上进行修改变得越来越困难，
所以MapReduce的committer们决定从架构上重新设计MapReduce,使下一代的MapReduce(MRv2/Yarn)框架具有更好的扩展性、可用性、可靠性、向后兼容性和更高的资源利用率以及能支持除了MapReduce计算框架外的更多的计算框架。
1、MapReduce框架的不足
现在比较流行的说法是jobtracker的问题，比如单点故障，任务过重。但除了Jobtracker，同时还有一个TaskTracker。我们看下图：
JobTacker概述
JobTacker其承担的任务有：接受任务、计算资源、分配资源、与DataNode进行交流。
在hadoop中每个应用程序被表示成一个作业，每个作业又被分成多个任务，JobTracker的作业控制模块则负责作业的分解和状态监控。
*最重要的是状态监控：主要包括TaskTracker状态监控、作业状态监控和任务状态监控。主要作用：容错和为任务调度提供决策依据。
TaskTracker概述
TaskTracker是JobTracker和Task之间的桥梁：一方面，从JobTracker接收并执行各种命令：运行任务、提交任务、杀死任务等;另一方面，将本地节点上各个任务的状态通过心跳周期性汇报给JobTracker。TaskTracker与JobTracker和Task之间采用了RPC协议进行通信
资源slot概述
slot不是CPU的Core，也不是memory chip，它是一个逻辑概念，一个节点的slot的数量用来表示某个节点的资源的容量或者说是能力的大小，因而slot是 Hadoop的资源单位。
hadoop中什么是slots
所以JobTracker需要完成的任务太多，既要维护job的状态又要维护job的task的状态，造成过多的资源消耗
在taskTracker端，用map/reduce task作为资源的表示过于简单，没有考虑到CPU、内存等资源情况，当把两个需要消耗大内存的task调度到一起，很容易出现OOM
把资源强制划分为map/reduce slot,当只有map task时，reduce slot不能用;当只有reduce task时，map slot不能用，容易造成资源利用不足。
2、Yarn
首先让我们看一看Yarn的架构
1.ResourceManager概述
是全局的，负责对于系统中的所有资源有最高的支配权。ResourceManager作为资源的协调者有两个主要的组件：Scheduler和ApplicationsManager(AsM)。
Scheduler负责分配最少但满足application运行所需的资源量给Application。Scheduler只是基于资源的使用情况进行调度，并不负责监视/跟踪application的状态，当然也不会处理失败的task。
ApplicationsManager负责处理client提交的job以及协商第一个container以供applicationMaster运行，并且在applicationMaster失败的时候会重新启动applicationMaster。
2.NodeManager概述
NM主要负责启动RM分配给AM的container以及代表AM的container，并且会监视container的运行情况。
在启动container的时候，NM会设置一些必要的环境变量以及将container运行所需的jar包、文件等从hdfs下载到本地，也就是所谓的资源本地化;当所有准备工作做好后，才会启动代表该container的脚本将程序启动起来。
启动起来后，NM会周期性的监视该container运行占用的资源情况，若是超过了该container所声明的资源量，则会kill掉该container所代表的进程。
3.ApplicationMaster概述
由于NodeManager 执行和监控任务需要资源，所以通过ApplicationMaster与ResourceManager沟通，获取资源。换句话说，ApplicationMaster起着中间人的作用。
转换为更专业的术语：AM负责向ResourceManager索要NodeManager执行任务所需要的资源容器，更具体来讲是ApplicationMaster负责从Scheduler申请资源，以及跟踪这些资源的使用情况以及任务进度的监控。
所以我们看到JobTracker的功能被分散到各个进程中包括ResourceManager和NodeManager：
比如监控功能，分给了NodeManager，和Application Master。
ResourceManager里面又分为了两个组件：调度器及应用程序管理器。
也就是说Yarn重构后，JobTracker的功能，被分散到了各个进程中。同时由于这些进程可以被单独部署所以这样就大大减轻了单点故障，及压力。
最后要提醒在yarn上写应用程序并不同于我们熟知的MapReduce应用程序，必须牢记yarn只是一个资源管理的框架，并不是一个计算框架，计算框架可以运行在yarn上。我们所能做的就是向RM申请container,然后配合NM一起来启动container。
结语
感谢您的观看，如有不足之处，欢迎批评指正。
为了帮助大家让学习变得轻松、高效，给大家免费分享一大批资料，帮助大家在成为大数据工程师，乃至架构师的路上披荆斩棘。在这里给大家推荐一个大数据学习交流圈：658558542 欢迎大家进×××流讨论，学习交流，共同进步。
当真正开始学习的时候难免不知道从哪入手，导致效率低下影响继续学习的信心。
但最重要的是不知道哪些技术需要重点掌握，学习时频繁踩坑，最终浪费大量时间，所以有有效资源还是很有必要的。
最后祝福所有遇到瓶疾且不知道怎么办的大数据程序员们，祝福大家在往后的工作与面试中一切顺利。
另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。
