在Hadoop1.x时代,Hadoop中的MapReduce同时处理业务逻辑运算和资源的调度,耦合性较大。
在Hadoop2.x时代,增加了Yarn。Yarn只负责资源的调度,MapReduce只负责运算。
Yarn是一个资源调度平台,负责为运算程序提供服务器运算资源,相当于一个分布式的操作系统平台,而MapReduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序。
YARN主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container等组件构成。
1)Yarn运行机制
2)工作机制详解
(0)Mr程序提交到客户端所在的节点。
(1)Yarnrunner向Resourcemanager申请一个Application。
(2)rm将该应用程序的资源路径返回给yarnrunner。
(3)该程序将运行所需资源提交到HDFS上。
(4)程序资源提交完毕后,申请运行mrAppMaster。
(5)RM将用户的请求初始化成一个task。
(6)其中一个NodeManager领取到task任务。
(7)该NodeManager创建容器Container,并产生MRAppmaster。
(8)Container从HDFS上拷贝资源到本地。
(9)MRAppmaster向RM 申请运行maptask资源。
(10)RM将运行maptask任务分配给另外两个NodeManager,另两个NodeManager分别领取任务并创建容器。
(11)MR向两个接收到任务的NodeManager发送程序启动脚本,这两个NodeManager分别启动maptask,maptask对数据分区排序。
(12)MrAppMaster等待所有maptask运行完毕后,向RM申请容器,运行reduce task。
(13)reduce task向maptask获取相应分区的数据。
(14)程序运行完毕后,MR会向RM申请注销自己。
1)作业提交过程之YARN
作业提交全过程详解
(1)作业提交
第0步:client调用job.waitForCompletion方法,向整个集群提交MapReduce作业。
第1步:client向RM申请一个作业id。
第2步:RM给client返回该job资源的提交路径和作业id。
第3步:client提交jar包、切片信息和配置文件到指定的资源提交路径。
第4步:client提交完资源后,向RM申请运行MrAppMaster。
(2)作业初始化
第5步:当RM收到client的请求后,将该job添加到容量调度器中。
第6步:某一个空闲的NM领取到该job。
第7步:该NM创建Container,并产生MRAppmaster。
第8步:下载client提交的资源到本地。
(3)任务分配
第9步:MrAppMaster向RM申请运行多个maptask任务资源。
第10步:RM将运行maptask任务分配给另外两个NodeManager,另两个NodeManager分别领取任务并创建容器。
(4)任务运行
第11步:MR向两个接收到任务的NodeManager发送程序启动脚本,这两个NodeManager分别启动maptask,maptask对数据分区排序。
第12步:MrAppMaster等待所有maptask运行完毕后,向RM申请容器,运行reduce task。
第13步:reduce task向maptask获取相应分区的数据。
第14步:程序运行完毕后,MR会向RM申请注销自己。
(5)进度和状态更新
YARN中的任务将其进度和状态(包括counter)返回给应用管理器, 客户端每秒(通过mapreduce.client.progressmonitor.pollinterval设置)向应用管理器请求进度更新, 展示给用户。
(6)作业完成
除了向应用管理器请求作业进度外, 客户端每5分钟都会通过调用waitForCompletion()来检查作业是否完成。时间间隔可以通过mapreduce.client.completion.pollinterval来设置。作业完成之后, 应用管理器和container会清理工作状态。作业的信息会被作业历史服务器存储以备之后用户核查。
2)作业提交过程之MapReduce
目前,Hadoop作业调度器主要有三种:FIFO、Capacity Scheduler和Fair Scheduler。Hadoop2.7.2默认的资源调度器是Capacity Scheduler。
具体设置详见:yarn-default.xml文件
|
1)先进先出调度器(FIFO)
2)容量调度器(Capacity Scheduler)
1)作业完成时间取决于最慢的任务完成时间
一个作业由若干个Map任务和Reduce任务构成。因硬件老化、软件Bug等,某些任务可能运行非常慢。
典型案例:系统中有99%的Map任务都完成了,只有少数几个Map老是进度很慢,完不成,怎么办?
2)推测执行机制:
发现拖后腿的任务,比如某个任务运行速度远慢于任务平均速度。为拖后腿任务启动一个备份任务,同时运行。谁先运行完,则采用谁的结果。
3)执行推测任务的前提条件
(1)每个task只能有一个备份任务;
(2)当前job已完成的task必须不小于0.05(5%)
(3)开启推测执行参数设置。Hadoop2.7.2 mapred-site.xml文件中默认是打开的。
may be executed in parallel. |
4)不能启用推测执行机制情况
(1)任务间存在严重的负载倾斜;
(2)特殊任务,比如任务向数据库中写数据。
5)算法原理: