配置YARN集群重启时的作业自动恢复

前言

我们知道,Hadoop YARN的基础架构由ResourceManager实例和NodeManager实例组成。用户提交到YARN集群的作业会抽象成ApplicationMaster和Container的形式,并由NodeManager持有和管理,如下图所示。

配置YARN集群重启时的作业自动恢复_第1张图片

 

问题来了:如果YARN集群整体重启,是不是就意味着所有作业都被强行停止,需要用户手动恢复呢?当然不是,通过适当的配置,就可以让RM和NM的重启不影响正在运行的作业。以下简述配置方法。

配置ResourceManager重启自动恢复

  1. 将yarn-site.xml中的yarn.resourcemanager.recovery.enabled配置项设为true(默认是false)。

  2. 配置yarn.resourcemanager.store.class参数,该参数用来指定RM在重启之前将自己的状态保存在何种存储媒介上,目前有3种存储可选。

  • org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.FileSystemRMStateStore
    默认值,是基于文件系统的存储(本地存储或者HDFS)。可以指定yarn.resourcemanager.fs.state-store.uri作为存储路径。

  • org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore
    基于ZooKeeper的存储,当启用RM高可用时,只能选择这种方式。因为两个RM都有可能是活跃的(认为自己才是真正的RM),进而发生脑裂。基于ZK的存储可以通过隔离(fence)状态数据防止脑裂。可以指定hadoop.zk.address(ZK节点地址列表)和yarn.resourcemanager.zk-state-store.parent-path(状态数据的根节点路径)参数。

  • org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.LeveldbRMStateStore
    基于LevelDB的存储。它比前两种方式都更轻量级,占用的存储空间和I/O要小得多,并且支持更好的原子性操作。对性能有极致要求时采用。可以指定yarn.resourcemanager.leveldb-state-store.path作为存储路径。

  1. 最后配置yarn.resourcemanager.work-preserving-recovery.scheduling-wait-ms,它表示从RM重启后从各个NM同步Container信息的等待时长,在此之后才会分配新的Container。默认值是10000(10秒),一般不需要改动。

Done.

配置NodeManager重启自动恢复

  1. 将yarn-site.xml中的yarn.nodemanager.recovery.enabled配置项设为true(默认是false)。

  2. 配置yarn.nodemanager.recovery.dir参数,指定NM在重启之前,将Container的状态写入此本地路径。默认值为${hadoop.tmp.dir}/yarn-nm-recovery

  3. 配置yarn.nodemanager.address参数,该参数为NM的RPC地址,默认为${yarn.nodemanager.hostname}:0,即随机使用临时端口。一定要指定为一个固定端口(如8041),否则NM重启之后会更换端口,就无法恢复Container的状态了。

Done.

The End

上面提到的脑裂是个有意思的话题,等过几天有时间了详细说说吧。

民那晚安晚安。

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