作業系統級別的排程框架，可以讓各種計算框架執行在上面
yarn：不同計算框架可以共享同乙個hdfs集群上的資料，享受整體的資源排程
*** on yarn的好處：
與其他計算框架共享集群資源，按資源需要分配，進而提高集群資源的利用率
***: spark/mapreduce/storm/flink
1）resourcemanager: rm
整個集群同一時間提供服務的rm只有乙個，負責集群資源的統一管理和排程
處理客戶端的請求： 提交乙個作業、殺死乙個作業
監控我們的nm，一旦某個nm掛了，那麼該nm上執行的任務需要告訴我們的am來如何進行處理
2) nodemanager: nm
整個集群中有多個，負責自己本身節點資源管理和使用
定時向rm匯報本節點的資源使用情況
接收並處理來自rm的各種命令：啟動container
處理來自am的命令
單個節點的資源管理
container
封裝了cpu、memory等資源的乙個容器
是乙個任務執行環境的抽象
client
提交作業
查詢作業的執行進度
殺死作業
1使用者向yarn提交乙個作業（mp,spark作業），rm會在其中乙個nm中啟動乙個container用於執行am
2.am啟動之後，就會註冊到rm中去，從而可以與rm進行通訊
3.am直接向rm申請資源，am就會到對應的那些nm上去啟動container,就把task執行到container中去
hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.6.0-cdh5.7.0.jar pi 2 3
（十四）Hadoop核心元件之Yarn的認識
yarn是乙個資源排程平台，負責為運算程式提供伺服器運算資源，相當於乙個分布式的作業系統平台，而mapreduce等運算程式則相當於執行於作業系統之上的應用程式。yarn並不清楚使用者提交的程式的執行機制 yarn只提供運算資源的排程 使用者程式向yarn申請資源，yarn就負責分配資源 yarn中...
hadoop之 yarn （簡單了解）
yarn通過兩個 守護執行緒提供核心服務 resourcemanager，管理集群所有資源的切分以及作業的排程與監控 nodemanager，執行在集群所有節點上，啟動並監控容器的執行狀況，並負責向resourcemanager匯報。在linux上，hadoop是通過cgroup技術實現contai...
Hadoop學習筆記之YARN
yarn service框架提供了一流的支援和api，可以在yarn中本地化時間執行的服務。簡而言之 in a nutshell 它作為乙個容器編排平台，用於管理yarn上的貨櫃化服務。它支援yarn中的docker容器和傳統的基於程序的容器。該框架的職責包括執行配置解決方案和安裝，生命週期管理 如...