第一章 Yarn简介

简介

Yarn是Hadoop生态圈中的一个通用资源管理系统和调度平台,产生于Hadoop2。可为上层应用提供统一的资源管理和调度,它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。

产生的背景

Yarn是在Hadoop MRv1基础上演化而来的,它克服了MRv1中的各种局限性,提升了集群资源利用率,降低了运维成本,支持多种计算框架(如MR2,Spark,Flink等),并能够使这些计算框架共享数据。

YARN基本架构

Yarn总体上仍然是Master/Slave结构,在整个资源管理框架中,ResourceManager为Master,NodeManager为Slave,ResourceManager负责对各个NodeManager上的资源进行统一管理和调度。当用户提交一个应用程序时,需要提供一个用以跟踪和管理这个程序的ApplicationMaster,它负责向ResourceManager申请资源,并要求NodeManger启动可以占用一定资源的任务。由于不同的ApplicationMaster被分布到不同的节点上,因此它们之间不会相互影响。

yarn架构.png
1. ResourceManager(RM)

RM是一个全局的资源管理器,负责整个系统的资源管理和分配。它主要由两个组件构成:调度器(Scheduler)和应用程序管理器(Applications Manager,ASM)

  • 调度器(Scheduler)

    调度器根据容量、队列等限制条件(如每个队列分配一定的资源,最多执行一定数量的作业等),将系统中的资源分配给各个正在运行的应用程序。需要注意的是,该调度器是一个“纯调度器”,它处理任何与具体应用程序相关的工作,比如不负责监控或者跟踪应用的执行状态等,也不负责重新启动因应用执行失败或者硬件故障而产生的失败任务,这些均交由应用程序相关的ApplicationMaster完成。调度器仅根据各个应用程序的资源需求进行资源分配,而资源分配单位用一个抽象概念Container表示,Container是一个动态资源分配单位,它将内存、CPU、磁盘、网络等资源封装在一起,从而限定每个任务使用的资源量。此外,该调度器是一个可插拔的组件,用户可根据自己的需要设计新的调度器,YARN提供了多种直接可用的调度器,比如Fair Scheduler和Capacity Scheduler等。

  • 应用程序管理器(Applications Manager,ASM)

    应用程序管理器负责管理整个系统中所有应用程序,包括应用程序提交、与调度器协商资源以启动ApplicationMaster、监控ApplicationMaster运行状态并在失败时重新启动它等。

2. ApplicationMaster(AM)

用户提交的每个应用程序均包含一个AM,主要功能包括:

  • 与RM调度器协商以获取资源(以Container表示)
  • 将得到的资源(container)分配给具体的任务
  • 与NM通信,去启动/停止任务
  • 监控所有任务运行状态,并在任务失败时重新为任务申请资源以重启任务
3. NodeManager(NM)

NM是每个节点上的资源和任务管理器。

  • NM定时地向RM汇报本节点的资源使用情况和Container运行状态
  • NM接受并处理来自AM的Container启动/停止等各种请求
4. Container

Container是YARN中的资源抽象,它封装了某个节点上的多维资源,如CPU、内存、磁盘、网络等。当AM向RM申请资源时,RM向AM返回的资源便是用Container表示的。YARN会为每个任务分配一个Container,且该任务只能使用该Container中描述的资源。Container是一个动态资源划分单位,是根据应用程序的需求自动生成的。目前,YARN仅支持CPU和内存两种资源。

Yarn工作流程

运行在Yarn上的应用程序主要分为两类:短应用程序和长应用程序。其中,短应用程序是指一定时间内可运行完成并正常退出的应用程序,如:MapReduce作业、Spark DAG作业等。长应用程序是指不出意外,永不终止运行的应用程序,通常是一些服务,比如Spark Streaming,HBase等。

当用户向Yarn中提交一个应用程序后,Yarn将分两个阶段运行该应用程序:第一阶段是启动ApplicationMaster。第二阶段是由ApplicationMaster创建应用程序,为它申请资源,并监控它的整个运行过程,直到运行完成。如下图:

yarn工作流程.png
  1. 用户通过Client向Yarn中提交应用程序,其中包括ApplicationMaster程序、启动ApplicationMaster的命令、用户程序等。

  2. ResourceManager为该应用程序分配第一个Container,并与对应的NodeManager通信,要求它在这个Container中启动应用程序的ApplicationMaster。

  3. ApplicationMaster首先向ResourceManager注册,这样用户就可以直接通过ApplicationMaster查看应用程序的运行状态,然后它将为各个任务申请资源,并监控它的运行状态,直到运行结束,即重复步骤4~7。

  4. ApplicationMaster采用轮询的方式通过RPC协议向ResourceManager申请和领取资源。

  5. 一旦ApplicationMaster申请到资源后,便与对应的NodeManager通信,要求它启动任务。

  6. NodeManager为任务设置好运行环境(包括环境变量、JAR包、二进制程序等)后,将任务启动命令写到一个脚本中,并通过运行该脚本启动任务。

  7. 各个任务通过某个RPC协议向ApplicationMaster汇报自己的状态和进度,ApplicationMaster可随时掌握各个任务的运行状态,从而可以在任务失败时重新启动任务。

  8. 应用程序运行完成后,ApplicationMaster向ResourceManager注销并关自己。

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