大数据基础之Hadoop（四）——Yarn

作者：duktig

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Yarn 资源调度器

Hadoop系列

• 大数据基础之Hadoop（一）—— Hadoop概述

• 大数据基础之Hadoop（二）—— HDFS

• 大数据基础之Hadoop（三）—— MapReduce

• 大数据基础之Hadoop（四）——Yarn

Yarn 概述

思考：

1. 如何管理集群资源？
2. 如何给任务合理分配资源？

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 基础架构

YARN主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container等组件构成。

Yarn工作机制

详细流程：

（1）MapReduce 程序提交到客户端所在的节点。

（2）YarnRunner向ResourceManager申请一个Application。

（3）RM将该应用程序的资源路径返回给YarnRunner。

（4）该程序将运行所需资源提交到HDFS上。

（5）程序资源提交完毕后，申请运行mrAppMaster。

（6）RM将用户的请求初始化成一个Task。

（7）其中一个NodeManager领取到Task任务。

（8）该NodeManager创建容器Container，并产生MRAppmaster。

（9）Container从HDFS上拷贝资源到本地。

（10）MRAppmaster向RM 申请运行MapTask资源。

（11）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。

（12）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。

（13）MrAppMaster等待所有MapTask运行完毕后，向RM申请容器，运行ReduceTask。

（14）ReduceTask向MapTask获取相应分区的数据。

（15）程序运行完毕后，MR会向RM申请注销自己。

作业提交全过程

HDFS、YARN、MapReduce三者关系

作业提交过程之YARN

参看上文：Yarn工作机制

作业提交过程之HDFS & MapReduce

作业提交全过程详解

（1）作业提交

第1步：Client调用job.waitForCompletion方法，向整个集群提交MapReduce作业。

第2步：Client向RM申请一个作业id。

第3步：RM给Client返回该job资源的提交路径和作业id。

第4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5步：Client提交完资源后，向RM申请运行MrAppMaster。

（2）作业初始化

第6步：当RM收到Client的请求后，将该job添加到容量调度器中。

第7步：某一个空闲的NM领取到该Job。

第8步：该NM创建Container，并产生MRAppmaster。

第9步：下载Client提交的资源到本地。

（3）任务分配

第10步：MrAppMaster向RM申请运行多个MapTask任务资源。

第11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12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13步：MrAppMaster等待所有MapTask运行完毕后，向RM申请容器，运行ReduceTask。

第14步：ReduceTask向MapTask获取相应分区的数据。

第15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秒都会通过调用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。

Yarn调度器和调度算法

目前，Hadoop作业调度器主要有三种：FIFO、容量（Capacity Scheduler）和公平（Fair Scheduler）。

• Apache Hadoop3.1.3默认的资源调度器是Capacity Scheduler。
• CDH框架默认调度器是Fair Scheduler。

具体设置详见：yarn-default.xml文件

<property>

    <description>The class to use as the resource scheduler.description>

    <name>yarn.resourcemanager.scheduler.classname>

    <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacitySchedulervalue>

property>

先进先出调度器（FIFO）

FIFO调度器（First In First Out）：单队列，根据提交作业的先后顺序，先来先服务。

优点：简单易懂；

缺点：不支持多队列，生产环境很少使用；

容量调度器（Capacity Scheduler）

Capacity Scheduler是 Yahoo 开发的多用户调度器。

特点：

1、多队列：每个队列可配置一定的资源量，每个队列采用FIFO调度策略。

2、容量保证：管理员可为每个队列设置资源最低保证和资源使用上限

3、灵活性：如果一个队列中的资源有剩余，可以暂时共享给那些需要资源的队列，而一旦该队列有新的应用程序提交，则其他队列借调的资源会归还给该队列。

4、多租户：

• 支持多用户共享集群和多应用程序同时运行。
• 为了防止同一个用户的作业独占队列中的资源，该调度器会对同一用户提交的作业所占资源量进行限定。

容量调度器资源分配算法：

公平调度器（Fair Scheduler）

特点

Fair Schedulere是Facebook开发的多用户调度器。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-oF4c2MM3-1635411196011)(C:\Users\rsw\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20211009172355581.png)]

1）与容量调度器相同点

（1）多队列：支持多队列多作业

（2）容量保证：管理员可为每个队列设置资源最低保证和资源使用上线

（3）灵活性：如果一个队列中的资源有剩余，可以暂时共享给那些需要资源的队列，而一旦该队列有新的应用程序提交，则其他队列借调的资源会归还给该队列。

（4）多租户：支持多用户共享集群和多应用程序同时运行；为了防止同一个用户的作业独占队列中的资源，该调度器会对同一用户提交的作业所占资源量进行限定。

2）与容量调度器不同点

（1）核心调度策略不同

容量调度器：优先选择资源利用率低的队列

公平调度器：优先选择对资源的缺额比例大的

（2）每个队列可以单独设置资源分配方式

容量调度器：FIFO、DRF

公平调度器：FIFO、FAIR、DRF

公平调度器——缺额

公平调度器设计目标是：在时间尺度上，所有作业获得公平的资源。

• 某一时刻一个作业应获资源和实际获取资源的差距叫“缺额”
• 调度器会优先为缺额大的作业分配资源。

公平调度器队列资源分配方式

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-YySngxL0-1635411196021)(C:\Users\rsw\Pictures\公平调度器队列资源分配方式.png)]

公平调度器资源分配算法

分配额度

root
|---queueA 20%
|---queueB 50%
|---queueC 30%
	|---ss   50%
	|---cls 50%

（1）队列资源分配

需求：集群总资源100，有三个队列，对资源的需求分别是：

queueA -> 20，queueB ->50，queueC -> 30

第一次算：100 / 3 = 33.33
queueA：分33.33 → 多13.33
queueB：分33.33 → 少16.67
queueC：分33.33 → 多3.33
第二次算：（13.33 + 3.33）/ 1 = 16.66
queueA：分20
queueB：分33.33 + 16.66 = 50
queueC：分30

（2）作业资源分配

3）DRF策略

DRF（Dominant Resource Fairness），我们之前说的资源，都是单一标准，例如只考虑内存（也是Yarn默认的情况）。但是很多时候我们资源有很多种，例如内存，CPU，网络带宽等，这样我们很难衡量两个应用应该分配的资源比例。

那么在YARN中，我们用DRF来决定如何调度：

假设集群一共有100 CPU和10T 内存，而应用A需要（2 CPU, 300GB），应用B需要（6 CPU，100GB）。则两个应用分别需要A（2%CPU, 3%内存）和B（6%CPU, 1%内存）的资源，这就意味着A是内存主导的, B是CPU主导的，针对这种情况，我们可以选择DRF策略对不同应用进行不同资源（CPU和内存）的一个不同比例的限制。

Yarn的调度器总结

1. 调度器：FIFO/容量/公平
2. apache 默认调度器 容量； CDH默认调度器 公平
3. 公平/容量调度器，默认一个default队列 ，需要创建多队列
4. 多队列选择（创建）
   1. 中小企业：hive spark flink mr
   2. 中大企业：业务模块：登录/注册/购物车/营销
5. 队列好处：解耦 降低风险 11.11 6.18 降级使用=
6. 每个调度器特点：
   1. 相同点：支持多队列，可以借资源，支持多用户
   2. 不同点：
      1. 容量调度器：优先满足先进来的任务执行
      2. 公平调度器，在队列里面的任务公平享有队列资源
7. 生产环境怎么选调度器：
   1. 中小企业，对并发度要求不高，选择容量
   2. 中大企业，对并发度要求比较高，选择公平。

Yarn 常用命令

# 查看任务 yarn application
## 列出所有 Application
yarn application -list 
## 根据 Application 状态过滤：yarn application -list -appStates （所有状态：ALL、NEW、NEW_SAVING、SUBMITTED、ACCEPTED、RUNNING、FINISHED、FAILED、KILLED） 
yarn application -list -appStates <appStates>
## Kill 掉 Application
yarn application -kill <application_id>

# 查看日志 yarn logs
## 查询 Application 日志
yarn logs -applicationId <ApplicationId> 
## 查询 Container 日志
yarn logs -applicationId <ApplicationId> -containerId <ContainerId> 

# 查看尝试运行的任务 yarn applicationattempt
## 列出所有 Application 尝试的列表
yarn applicationattempt -list <ApplicationId> 
## 打印 ApplicationAttemp 状态
yarn applicationattempt -status <ApplicationAttemptId> 

# 查看容器 yarn container
## 列出所有 Container
yarn container -list <ApplicationAttemptId> 
## 打印 Container 状态
yarn container -status <ContainerId> 
 
# 查看节点状态  yarn node
## 列出所有节点
yarn node -list -all 

# 更新配置 yarn rmadmin 
## 加载队列配置
yarn rmadmin -refreshQueues 

# 查看队列 yarn queue 
## 打印队列信息
yarn queue -status <QueueName>