Yarn的基本结构

Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop中的一个集群资源管理系统，用于替代MapReduce中的资源管理和作业调度。Yarn的基本结构由ResourceManager（资源管理器）、NodeManager（节点管理器）、ApplicationMaster（应用程序管理器）和Container（任务容器）组成。

1. ResourceManager（资源管理器）：负责整个集群的资源管理和作业调度。ResourceManager维护整个集群的资源状态，并接收客户端的作业提交请求，将作业分配给合适的NodeManager执行。

2. NodeManager（节点管理器）：负责单个节点的资源管理。NodeManager管理本地节点上的资源使用情况，并向ResourceManager汇报节点的资源状态。同时，NodeManager还负责启动和监控运行在该节点上的任务，以及在任务失败时进行容错处理。

3. ApplicationMaster（应用程序管理器）：负责单个作业的执行和管理。每个作业都有一个对应的ApplicationMaster，用于向ResourceManager请求资源，并协调和监控作业的执行过程。ApplicationMaster运行在一个容器内，它会与NodeManager通信来启动、监控和管理作业执行过程中的任务。

4. Container（任务容器）：是Yarn中的基本执行单位。Container是在NodeManager上创建和管理的，用于运行作业的不同任务。NodeManager为每个Container分配一定的内存和CPU资源，以及其他必要的资源，然后将Container分配给ApplicationMaster，再由ApplicationMaster分配给具体的任务执行。

Yarn的运行原理

Yarn的运行原理主要分为作业提交阶段、资源调度阶段和任务执行阶段。

1. 作业提交阶段

在作业提交阶段，客户端向ResourceManager发送作业的提交请求。ResourceManager接收到请求后，会为该作业分配一个ApplicationMaster，并为ApplicationMaster分配相应的资源。ApplicationMaster会在容器中启动，并向ResourceManager注册自己，表示已准备好接收任务的分配。

2. 资源调度阶段

在资源调度阶段，ApplicationMaster向ResourceManager申请执行任务所需的资源。ResourceManager通过集群中的节点资源情况和任务的需求来进行资源调度决策，然后将资源的分配情况发送给ApplicationMaster。ApplicationMaster收到资源分配后，即可将任务分配给空闲的容器进行执行。

3. 任务执行阶段

在任务执行阶段，容器内的任务启动并运行。任务会向ApplicationMaster发送心跳消息，以汇报任务的执行状态和进度。同时，ApplicationMaster会监控任务的执行情况，并根据任务的执行结果来做相应的处理，例如重新分配任务、重新申请资源或标记任务失败等。