Hadoop的第三大组成:YARN框架

Hadoop的第三大组成--YARN框架

  • 一、YARN基本概念
  • 二、YARN的基本架构组成
    • 1、ResourceManager:YARN集群的管理者
    • 2、NodeManager
    • 3、Container
    • 4、ApplicationMaster
  • 三、YARN的详细工作流程--运行MapReduce
  • 四、YARN的资源调度器问题
  • 五、YARN的web网站问题

一、YARN基本概念

YARN是一个分布式资源调度系统,专门用来给分布式计算程序提供计算资源的,而且YARN只负责进行资源的提供,不管计算程序的逻辑,因此YARN这个软件非常的成功,因为YARN不关注程序计算逻辑,因此只要是分布式计算程序,只要满足YARN的运行要求,那么就可以在YARN上进行运行,由YARN进行资源调度。spark、flink等等分布式计算程序都可以在YARN上运行。

二、YARN的基本架构组成

YARN之所以提供分布式计算资源,主要原因就是因为YARN的设计架构。

1、ResourceManager:YARN集群的管理者

  • 1、负责进行资源的配置
  • 2、负责整个集群的状态
  • 3、接受客户端或者applicationmaster的资源申请

2、NodeManager

  • 1、负责接受RM给NM分配的task任务(就是资源的打包任务)
  • 2、负责启动Container容器(打包的计算程序所需的运行资源)

以上两个组成,YARN启动之后就会有的进程。

3、Container

封装了一组计算资源的容器,包含了计算程序所需的资源,资源的具体的配额都是客户端或者ApplicationMaster去向RM申请。

4、ApplicationMaster

任何一个分布式计算程序如果想在YARN上运行,分布式计算程序必须能启动一个ApplicationMaster进程,比如MR程序在YARN上运行就会启动MRAppcationMaster。这个进程不是由YARN自带的,而是分布式计算程序想在YARN上运行,分布式计算程序必须得有这么一个进程。

YARN的工作核心,YARN之所以不知道分布式计算程序的计算逻辑,还能给分布式计算程序提供资源,全凭借ApplicationMaster的存在,ApplicationMaster是分布式程序运行的核心,监控分布式计算程序有没有运行成功、负责向RM申请分布式程序运行的资源。

当有分布式计算程序在YARN上运行的时候,才会出现这两个进程。

三、YARN的详细工作流程–运行MapReduce

Hadoop的第三大组成:YARN框架_第1张图片

​ (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容器

​ (10)RM将运行MapTask任务分配给另外两个NodeManager,另外两个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向RM申请2个容器,运行ReduceTask。

​ (13)ReduceTask向MapTask获取相应分区的数据。

​ (14)程序运行完毕后,MR会向RM注销自己。

四、YARN的资源调度器问题

YARN在进行资源分配的时候,RM需要先将client或者AM申请的资源初始化成为一个task任务,资源的task任务不是直接下发给NM,而是先把task任务给加入到一个RM的调度器当中,由调度器在合适的时机下发任务给NM。

YARN中一共三种的资源调度器:

  • FIFIO资源调度器

    • 是一种队列调度器,每一个任务加入到调度器中,按照时间的先后依次排列,给NM下发任务的时候,是先来的先分配,后来等待集群资源充足继续分配。
      只有一个队列,队列使用的集群中所有的资源。
    • 特点:如果有些任务比较重要,必须排队,只有等到队列中你排到了最前面了才会给你分配。
    • Hadoop1.x版本YARN默认的调度器机制
  • 容量调度器

    • 也是一个队列调度器,但是多个队列并行进行分配,每一个队列具备YARN集群中的部分资源。在同一个时刻,可以下发多个任务。
    • Hadoop2.x和hadoop3.x默认调度器
  • 公平调度器

    • 也是可以具备多个队列,每个队列具备集群中的部分资源,不一样的地方在于每一个队列中的任务不等待,每一个任务都会启动,均匀的享有集群的资源。
  • 修改:yarn-site.xml

    • yarn.resourcemanager.scheduler.class
      org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler
      

默认使用的容量调度器,容量调度器可以有多个队列,每一个队列占用集群的部分资源,默认情况下容量调度只有一个队列default,队列占有集群的所有资源,如果配置容量调度器的第二个队列:capacity-scheduler.xml。

  • <property>
        <name>yarn.scheduler.capacity.root.queuesname>
        <value>default,queueAvalue>
        <description>
          The queues at the this level (root is the root queue).
        description>
      property>
    容量调度器有几个队列
    
  • 
    <property>
        <name>yarn.scheduler.capacity.root.default.capacityname>
        <value>40value>
      property>
      
      <property>
        <name>yarn.scheduler.capacity.root.default.maximum-capacityname>
        <value>60value>
      property>
    
  • 如果要配置多个队列,保证多个队列的capacity加起来是100,每一个队列的最大占用容量要大于等于配置队列容量。

五、YARN的web网站问题

YARN提供一个web网站,http://ip:8088,通过这个web网站,可以查看YARN集群的资源信息和队列信息,以及可以查看YARN上运行的分布式计算程序的状态以及运行的日志输出。

存在问题

  • 1、YARN记录的分布式运行程序,只是本次开启有效,如果YARN关闭重启了,那么以前在YARN上运行的日志全部消失了。
  • 2、YARN记录的分布式运行程序,在网站上看不到详细的日志信息,因此后期维护或者查看MR运行信息就很麻烦了。

解决上述问题的方案

  • 第一步:配置MapReduce的历史服务器JobHistory,可以帮助YARN记忆以前开启的时候运行的MR程序。
    历史服务器的配置主要在mapred-site.xml文件中配置,主要配置两项

    • <property>
            <name>mapreduce.jobhistory.addressname>
             <value>single:10020value>
      property>
      <property>
          <name>mapreduce.jobhistory.webapp.addressname>
          <value>single:19888value>
      property>
      
    • 如果使用历史服务器,必须启动历史服务器,如果不启动,历史服务器不会记录YARN上运行的分布式计算程序
      mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

  • 第二步:配置YARN聚合MapReduce运行日志信息–可以在YARN的web界面查看MR的详细日志
    配置yarn-site.xml文件

    • 
      <property>
          <name>yarn.log-aggregation-enablename>
          <value>truevalue>
      property>
      
      <property>
              <name>yarn.log-aggregation.retain-secondsname>
              <value>604800value>
      property>
      
      <property>
             <name>yarn.log.server.urlname>
             <value>http://single:19888/jobhistory/logsvalue>        
      property>
      

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