本文原始碼：GitHub·點這里 || GitEE·點這里
一、Yarn基本結構
Hadoop三大核心組件：分布式檔案系統HDFS、分布式計算框架MapReduce，分布式集群資源調度框架Yarn，Yarn并不是在Hadoop初期就有的，是在Hadoop升級發展才誕生的，典型的Master-Slave架構，
Yarn包括兩個主要行程：資源管理器Resource-Manager，節點管理器Node-Manager，
資源管理器
- 通常部署在獨立的服務器，處理客戶端請求；
- 處理集群中的資源分配和調度管理；
節點管理器
- 管理當前節點上的資源；
- 執行處理各種具體的命令；
- 監視節點資源情況，并上報資源管理器；
ApplicationMaster
- 提供容錯能力，切割資料；
- 給應用程式申請資源并分配任務；
Container
- Yarn中的一個動態資源分配的概念；
- 容器包含了一定量的記憶體、CPU等計算資源；
- 由NodeManager行程啟動和管理；
二、基本執行流程
- 向Yarn提交MapReduce應用程式程式進行調度；
- RM組件回傳資源提交路徑和ApplicationId;
- RM行程NM行程通信，根據集群資源分配容器；
- 將MRAppMaster分發到上面分配的容器上面；
- 運行所需資源提交到HDFS上申請運行MRAppMaster；
- RM經過上述操作把客戶端請求轉換為Task任務；
- 容器中運行的就是Map或者Reduce任務；
- 任務在運行期間和MRAppMaster通信上報狀態；
- 任務執行結束后行程注銷并且釋放容器資源；
MapReduce應用開發遵循Yarn規范的MapReduceApplicationMaster，所以可以在Yarn上運行，其它計算框架如果也遵守該規范，這樣就實作資源的統一調度管理，
三、資源調度器
調度器的基本作用就是根據節點資源的使用情況和作業需求，將任務調度到各個節點上執行，單理解任務佇列的話關鍵的因素有如下幾個：進出方式，優先級，容量等，
Hadoop作業調度器主要有三種：FIFO、CapacityScheduler和FairScheduler，默認的資源調度器是CapacityScheduler，
先進先出調度器
FIFO一種批處理調度器，調度策略先按照作業的優先級高低，再按照到達時間的先后選擇被執行的作業，
容量調度器
CapacityScheduler支持多個佇列，每個佇列可配置一定的資源量，每個佇列采用FIFO調度策略，計算佇列中正在運行的任務書和計算資源的比值，選中比值小相對空閑的佇列，然后安裝作業優先級和提交時間的排序，為了防止同一個用戶的作業獨占佇列中的資源，該調度器會對同一用戶提交的作業所占資源量進行限定，
例如上面圖例，假設100個slot分為三個佇列(ABC)，按照如下分配規則：佇列A給20%的資源，佇列B給50%的資源，佇列C給30%的資源；三個佇列都按照任務的先后順序依次執行，上面的job11、job21、job31是最先運行，也是并行運行，
公平調度器
和容量調度器原理類似，支持多佇列多用戶，每個佇列中的資源量可以配置，同一佇列中的作業公平共享佇列中所有資源，
比如有三個佇列(ABC)，每個佇列中的job按照優先級分配資源，優先級越高分配的資源越多，但是每個job都會分配到資源以確保公平，在資源有限的情況下，每個job理想情況下獲得的計算資源與實際獲得的計算資源存在一種差距,，這個差距就叫做缺額，在同一個佇列中，job的資源缺額越大，越先獲得資源優先執行，作業是按照缺額的高低來先后執行的，
四、源代碼地址
GitHub·地址
https://github.com/cicadasmile/big-data-parent
GitEE·地址
https://gitee.com/cicadasmile/big-data-parent
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