Apache Hadoop YARN详解

官方文档Apache Hadoop YARN： https://hadoop.apache.org/docs/r3.3.5/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/YARN.html

一、什么是Yarn ？

        YARN(Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者)是hadoop2.0后推出的一个资源管理器。YARN是一个通用资源管理系统和调度平台，负责为运算程序提供服务器计算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而 MapReduce、Spark、Flink 等运行程序则相当于运行于操作系统平台之上的应用程序。

MRv2重用了MRv1中的编程模型和数据处理引擎 。但运行时环境（ResourceManager、NodeManager）被完全重写，由YARN来专门进行资源管理和任务调度。

Apache Hadoop YARN是一个主从架构集群，其中ResourceManager为Master，NodeManager为Slave。

常见的是一主多从集群，也可以搭建RM的HA高可用集群，也就是多主多从集群。

二、YARN的架构

 YARN主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container组成，其中ResourceManager和NodeManager是物理集群层面的节点，ApplicationMaster是应用层面的应用，Container(Resource Container，简称Container)是一个抽象的资源分配单位。

1、ResourceManager（全局资源管理）

ResourceManager（RM）为YARN中的主角色，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。RM接收用户的作业提交，并通过NodeManager分配、管理各个机器上的计算资源。

ResourceManager（RM）主要包括两个组件，即调度器（Scheduler）和应用程序管理器（Applications Manager）。

调度器

调度器根据容量、队列等限制条件将系统中的资源分配给各个正在运行的应用程序中，需要注意的是，该调度器是一个纯调度器，它不再从事任何与具有应用程序相关的工作，调度器仅根据各个应用程序的资源需求按照container进行资源分配。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

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启它等。

2、NodeManager（节点上的资源和任务管理器）

NodeManager是YARN中的从角色，是每个节点上的资源和任务管理器。一方面（执行），它根据ResourceManager的命令，接收并处理来自AM的container启动/停止等各种请求；另一方面（监视），它会定时地向RM汇报本节点上的资源使用情况和各个container的运行状态，使得ResourceManager能统一管理全局资源。

3、ApplicationMaster(监控应用执行)

ResourceManager接收用户提交的作业，按照作业的上下文信息以及从NodeManager收集来的容器状态信息，启动调度过程，为用户作业启动一个ApplicationMaster。负责监控或者跟踪应用的执行状态、重新启动因应用程序失败或者硬件故障而产生的失败任务等。

4、Container（动态资源分配单位）

容器（Container）作为动态资源分配单位，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。当AM向RM申请资源时，RM为AM返回的资源便是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，它是一个动态资源划分单位，是根据应用程序的需求动态生成的。

三、Yarn集群的部署

集群部署原则

1、理论上YARN集群可以部署在任意机器上，但是实际中，通常把NodeManager和DataNode部署在同一台机器上。（有数据的地方就有可能产生计算，移动程序的成本比移动数据的成本低）。

2、作为Apache Hadoop的一部分，通常会把Yarn集群和HDFS集群一起搭建。

服务器	运行角色
节点1	NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager
节点2	SecondaryNameNode、DataNode、NodeManager
节点3	DataNode、NodeManager
...	后续扩展只需要增加DataNode、NodeManager

四、Spark向Yarn提交任务的基本流程

1、client模式

1. Cluster模式：

• Client提交Application到ResourceManager，RM分配Container并在对应NM上启动ApplicationMaster，启动Driver进程，并向分配的节点分配Executor进程。
• Application Master节点向ResourceManager申请资源（节点和内存）来运行Spark作业。
• ResourceManager根据可用资源的数量和分配策略向Application Master节点分配节点和内存。
• Driver进程负责解析应用程序代码、设置作业配置、构建RDD（弹性分布式数据集）和DAG（有向无环图）等，最后将任务分配给Executor进程。
• Executor进程运行计算任务，读取数据和中间结果，将结果写入HDFS或其他存储系统中，并向Driver进程报告任务的进度和结果。
• Driver进程收集和汇总Executor进程返回的结果，并将最终结果写入HDFS或其他存储系统中。

1. Client模式：

• 在本地客户端机器上启动Driver进程，该进程负责解析应用程序代码、设置作业配置、构建RDD和DAG等。
• Driver进程向ResourceManager申请资源来启动Executor进程。
• ResourceManager根据可用资源的数量和分配策略向客户端节点分配节点和内存。
• Executor进程在分配的节点上启动并运行计算任务。
• Executor进程读取数据和中间结果，将结果写入HDFS或其他存储系统中，并向Driver进程报告任务的进度和结果。
• Driver进程收集和汇总Executor进程返回的结果，并将最终结果写入HDFS或其他存储系统中。

总的来说，两种模式的区别在于Driver进程的位置和资源的分配方式，但Spark的执行流程是相似的，即通过Application Master或Driver进程来协调Executor进程的计算任务，将数据存储在HDFS或其他存储系统中，并汇总计算结果。

生产环境下，一般采用Culster模式进行任务提交，否则多个任务运行在提交任务的节点，会造成内存占用过高的问题。

五、Spark启动任务脚本

#!/bin/bash
SPARK_ROOT="xxx"
sh $SPARK_ROOT/bin/run.sh --config-dir $SPARK_ROOT/conf --command spark-submit  \
--class xxx --master yarn-cluster --name xxx \
--conf spark.shuffle.consolidateFiles=true \
--conf spark.shuffle.io.retryWait=30s \
--conf spark.reducer.maxSizeInFlight=96m \
--conf spark.shuffle.file.buffer=64k \
--conf spark.executor.memoryOverhead=2048 \
--jars xxx,xxx,xxx \
--executor-cores 8 \
--executor-memory 10g --num-executors 48  \
--driver-memory 4g /xxx/xxx.jar arg1 arg2 arg3

六、YRAN的HA高可用实现

在Hadoop中，Zookeeper主要用于实现HA（High Availability），这部分逻辑主要集中在Hadoop Common的HA模块中，HDFS的NameNode与YARN的ResourceManager都是基于此HA模块来实现自己的HA功能，YARN又使用了Zookeeper来存储应用的运行状态。

在运行期间，会有多个ResourceManager并存，并且其中只有一个ResourceManager处于Active状态，另外一些（允许一个或者多个）则处于Standby状态，当Active节点无法正常工作时，其余处于Standby状态的节点则会通过竞争选举产生新的Active节点。

　　主备切换

　　ResourceManager使用基于Zookeeper实现的ActiveStandbyElector组件来确定ResourceManager的状态。具体步骤如下

　　1. 创建锁节点。在Zookeeper上会有一个类似于/yarn-leader-election/pseudo-yarn-rm-cluster的锁节点，所有的ResourceManager在启动时，都会去竞争写一个Lock子节点（/yarn-leader-election/pseudo-yarn-rm-cluster/ActiveStandbyElectorLock），子节点类型为临时节点，利用Zookeeper的特性，创建成功的那个ResourceManager切换为Active状态，其余的为Standby状态。

　　2. 注册Watcher监听。所有Standby状态的ResourceManager都会向/yarn-leader-election/pseudo-yarn-rm-cluster/ActiveStandbyElectorLock节点注册一个节点变更监听，利用临时节点的特性，能够快速感知到Active状态的ResourceManager的运行情况。

　　3. 主备切换。当Active的ResourceManager无法正常工作时，其创建的Lock节点也会被删除，此时，其余各个Standby的ResourceManager都会收到通知，然后重复步骤1。

　　隔离（Fencing）

　　在分布式环境中，经常会出现诸如单机假死（机器由于网络闪断或是其自身由于负载过高，常见的有GC占用时间过长或CPU负载过高，而无法正常地对外进行及时响应）情况。假设RM集群由RM1和RM2两台机器构成，某一时刻，RM1发生了假死，此时，Zookeeper认为RM1挂了，然后进行主备切换，RM2会成为Active状态，但是在随后，RM1恢复了正常，其依然认为自己还处于Active状态，这就是分布式脑裂现象，即存在多个处于Active状态的RM工作，可以使用隔离来解决此类问题。

　　YARN引入了Fencing机制，借助Zookeeper的数据节点的ACL权限控制机制来实现不同RM之间的隔离。在上述主备切换时，多个RM之间通过竞争创建锁节点来实现主备状态的确定，此时，只需要在创建节点时携带Zookeeper的ACL信息，目的是为了独占该节点，以防止其他RM对该节点进行更新。

　　还是上述案例，若RM1出现假死，Zookeeper会移除其创建的节点，此时RM2会创建相应的锁节点并切换至Active状态，RM1恢复之后，会试图去更新Zookeeper相关数据，但是此时其没有权限更新Zookeeper的相关节点数据，因为节点不是由其创建的，于是就自动切换至Standby状态，这样就避免了脑裂现象的出现。