【深入理解Hadoop原理】Hadoop1.0 MapReduce工作原理 与 Hadoop 2.x Yarn 设计理验与基本架构理解

 

Hadoop1.0 MapReduce工作原理 与 Hadoop 2.x Yarn 设计理验与基本架构理解

 

 

Hadoop1.0  提交MapReduce作业，一般分为4个实体

1.  客户端 提交 MapReduce 作业

2. JobTracker 协调作业的运行， JobTracker是一个Java应用程序，其主类是 JobTracker

3.TaskTracker , 运行作业划分后的任务

4. HDFS 分布式文件系统，用来在各实体之间共享作业文件

 

下面具体看下MapReduce 执行流程

上面可以看到 一共有10 个步骤，现在居于这10个步骤做具体描述:

1.MapReduce程序 告诉jobClient runJOb

2. JobClient 接受请求后去JobTracker那申请个JobID 

3. JobClient 并且将Job所需要的资源(JAR包，配置文件等) Copy到HDFS文件系统上.

4.JobClient 调用SubmitJob 提交Job给 JobTracker 

5. JobTracker 初始化 JobClient提交的Job

6. JobTracker将HDFS 大文件进行分片Split，也即输入划分文件,也会将作业分成小任务MapTask和ReduceTask

7.JobTracker检测那个TaskTracker状态正常，给TaskTracker 分配MapTask,或者ReduceTask, 是按照输入划分文件 就近分配的，TaskTracker 是要运行在HDFS的DataNode上的

   注： TaskTracker 有固定个数的任务槽，可以同时运行两个MapTask 和两个 ReduceTask ,默认调度器处理ReduceTask 任务前会清空空闲的Map任务槽，也就是说，如果TaskTracker只是有一个Map任务槽，那么JobTracker会分配一个Map任务，如果一个Map任务槽都没有，那只会分配一个ReduceTask

8. TaskTracker去HDFS上取得JobTracker分配的资源 Jar包,输入文件分片等

9. TaskTracker 启动TaskTracker节点JVM 

10.TaskTracker j各个节点执行Map或者ReduceTask

ReduceTask或者MapTask运行结束报告改TaskTracker,TaskTracker报告给JobTracker.

 

 3中资源具体指什么？主要包含：

    ● 程序jar包、作业配置文件xml

    ● 输入划分信息，决定作业该启动多少个map任务

    ● 本地文件，包含依赖的第三方jar包(-libjars)、依赖的归档文件(-archives)和普通文件(-files)，如果已经上传，则不需上传

 

MapReduce工作原理：

 

mapTask 

 

程序会根据InputFormat 将文件分割成split ,每个split会作为一个MapTask的输入，每一个MapTask都有一个环形缓存区， 输入数据经过Map任务将中间结果写入这个缓存区，

缓存区默认是100M，阀值是0.8 ，当缓存区内容达到100*0.8阀值时，后台线程会将缓存区内容溢写到磁盘中，不影响其他中间结果写入缓存区， 溢写过程中，会对key进行排序，如果中间结果比较大，会形成多个溢写文件， 最后合并多个溢写文件为一个文件

 

reduce Task 

所有的Map执行完成后，会形成一个文件，并且该文件按区进行划分，只要有一个maptask 运行结束 reduce通过http得到输出文件的分区，如果map输出比较小，会复制到reduce的缓存中，但是如果map输出很大时，map输出会被复制到reduce的磁盘中， 内存缓存达到阀值（shuffle参数控制）,或者map输出达到阀值(merge参数控制），

会溢出，最后写到磁盘中， 最后得到的是一个已经排序的文件。

栗子： 比如map有50个输出， 合并系数是5 一次合并10 个最后得到5个排序，合并后的中间结果，最后这5个中间结果再排序合并成一个文件。

 

关于MapReduce这里给个实例：

 

        Configuration conf = new Configuration();
//        JobConf conf = new JobConf();
        String[] ioArgs = new String[] { "hdfs://192.168.121.167:8020/user/wangxiaoming/ml/input/wordcount",
        "hdfs://192.168.121.167:8020/user/wangxiaoming/ml/output/wordcount"};
        System.setProperty("hadoop.home.dir", "D:\\hadoop-2.7.3");
        String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, ioArgs).getRemainingArgs();
        if (otherArgs.length != 2) {
            System.err.println("Usage: wordcount  ");
            System.exit(2);
        }
        Job job = new Job(conf, "word count");
        job.setJarByClass(WordCount.class);
        job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
        job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
        job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
      
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
        
        Path outPath = new Path(otherArgs[1]);
        FileSystem fileSystem = outPath.getFileSystem(conf);
        if (fileSystem.exists(outPath)) {
            // true的意思是，就算output有东西，也一带删除
            fileSystem.delete(outPath, true);
        }
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

 

 

 

 

 

对应Hadoop 2.x 和Hadoop1.x 发展已经有很多不同

先看下一代MapReduce基本结构

 

Hadoop1.x这个结构只存在一个JobTracker，JobTracker压力大，万一单点故障，成功程序就崩溃了

 

看下Hadoop2.x 基本结构：

 

Hadoop2.0相对 Hadoop1.0的改进 主要是JobTracker两个主要功能， 1. 资源管理  2. 作业控制

 

将资源管理与作业控制拆分成两个独立的进程：

 资源管理与应用程序无关，负责整个集群的资源（网络 ，内存，CPU，磁盘等 ）管理，

作业控制进程则是直接与应用程序，每个作业进程只负责管理一个作业。

 

下面来一个整体的对比和说明：

 

一代:

JobTracker 负责资源与任务的管理和调度。

TaskTracker 负责单个节点的资源管理和任务执行

二代:

将一代的资源管理和应用程序管理分开，分别由 Yarn 和ApplicationMaster 负责。

YARN  管理资源和调度（这个调度是纯调度，不和应用程序打交道，不监控和跟踪应用程序，只分配资源，和觉定最多执行一定数量的任务）

ApplicationMaster 负责任务的切分，任务调度和容错。

 

YARN 基本架构：

 先看基本架构图：

      

 

YARN主要是下面4个组件组成：

 

1.ResouceManager:

  ResourceManager是一个全局的资源管理器， 负责整个系统的资源管理。ResourceManager会将资源（网络，IO，带宽,内存，CPU等封装抽象成一个Container）精心分配给NodeManager, 和ApplicationMaster 一起协商分配Contatiner,或者关闭Container, ResourceManager还和NodeManager交流资源使用和Container运行情况.

   主要由两个部分（schedule 调度器 限制资源分配量，最多执行多少作业  2.applicationsMaster 负责和调度器协商在失败时启动applicationMaster）

 总结下如下功能：

 1）接收客户端请求

 2）启动或者监控ApplicationMaster 

 3)  监控NodeManeger 

  4) 资源的分配和调度。

 

2. ApplicationMaster 

    主要由如下功能：

    1） 与RescouceManager协商获取资源（container）

    2) 将得到的任务进一步分配给内部的任务。

    3）任务的监控和容错。

    4）与NodeManager通讯 启动或者停止任务

    5） 负责数据的切分。

 

3.Nodemanager 

    NodeManager是每个节点上的资源和任务管理器。一方面向ResourceManager汇报资源使用和Container运行情况，第二方面，接收AppliacationMaster ,启动和停止请求。

   主要由如下功能：

   1）管理各个节点上的资源。

   2）和ResourceMange通讯汇报资源使用和Container运行情况

   3）和ApplicationMaster通讯 启动或停止任务。

 

4.Container

    Container是YARN 的资源抽象，封装了某个节点多维度资源，例如 网络，IO， CPU，内存，磁盘等，当ApplicationMaster向ResourceManager提交资源请求时，ResouceManager返回的资源就是以Container表示的。  

 

YARN的工作流程：

     如图:

           

    

    

 

 

 

 

 

 

 

 

     整个作业提交的详细的工作流程

   

 

 

作业执行流程：

    1.  client 调用job.waitForCompletion方法，向整个集群提交MapReduce作业 (第1步) 。  

    2. Job 请求ResourceManager得到JobID 

    3. Job将Job运行所需要的资源Copy到HDFS文件系统

    4. Job向ResourceManager提交Job

    5. ResourceManager 的Schedule接收到submit Application请求， 调度NodeManager去启动Container 中的ApplicationMaster程序,

    6.  ApplicationMaster初始化Job

    7. ApplicationMaster 去HDFS文件系统上取文件输入分片

    8. applicationMaster 向ResourceManager注册，ResoureceManager就可以查看运行状态，并未其他各个任务分配资源

    9. ApplicationMaster 可以和NodeManager进行通讯，让NodeManager启动任务 MapTask或者ReduceTask 

   10 ,MapTask或者ReduceTask 去HDFS上取 任务所需要资源，  执行任务

    11.执行结束后,向ApplicationMaster 汇报任务执行完成

    12,ApplicationMaster向resourceManager中的的ApplicationsMaster汇报是否执行结束。

  

  整个作业流程就到此结束。

 

下面接着探讨 YARN HA问题：

上面可以看到client是向ResourceManager 提交任务的，如果只有一个ResourceManager也是会出现单点故障的问题。

Yarn HA 有两种方式，要么手动切换，要么自动切换。

先看ResourceManager HA 架构

 

 

1. 从架构图可以看到 ReourceManager 作业的信息是在ZK的 RMStateStore目录下，active的ResourceManager会向RM写数据

2. 当ResourceManager启动时，会向Zk写一个lock 文件 写成功就是active, 不成功就是standby,

3. 当active 宕机后standby的ResourceManager会从RMStateStore读取信息，然后启动ResourceManager 接收NodeManager心跳，接收Client请求