Hadoop YARN组件
1. 请解释Yarn的基本架构和工作原理。
YARN，也被称为"Yet Another Resource Negotiator"，是Apache HadoopYARN，也被称为"Yet Another Resource Negotiator"，是Apache Hadoop的一部分，它被设计为一个通用的资源管理系统，可以处理在集群上运行的各种应用程序。其基本架构采用的是Master/Slave的主从架构。
在这套架构中，ResourceManager作为Master，负责对每个NodeManager上的资源进行统一管理和调度。而NodeManager则是Slave，主要负责单个节点上的任务管理和资源监控。
ResourceManager的主要功能包括：接收并处理来自客户端的应用程序提交请求；将应用程序划分为一系列任务，并将这些任务分配给相应的NodeManager；监控任务的运行状态，并在任务完成后返回结果。
NodeManager的主要功能包括：管理本节点上的资源；接收并启动由ResourceManager分配的任务；监控任务的运行状态，并报告给ResourceManager。
此外，为了提高数据处理的灵活性和效率，YARN还引入了一个新的服务——ApplicationMaster。ApplicationMaster是一个专门为特定应用程序设计的Master，它负责与ResourceManager协商资源，并协调在NodeManager上执行的各个任务。这种设计使得YARN能够支持多种计算模型，如批处理、流处理和图处理等。
2. 请描述Yarn的资源管理和调度策略。
YARN的资源管理和调度策略主要由三种资源调度器实现：FIFO Scheduler、Yahoo的Capacity Scheduler和Facebook的Fair Scheduler。这三种调度器都是基于层级队列方式来组织资源的，这种设计有利于资源在不同应用程序之间的分配和共享，从而提高整个集群的资源利用率。
FIFO Scheduler是Hadoop最早提供的调度机制，它按照应用程序提交的顺序进行任务调度和资源分配。只有当等待运行的应用程序所请求的资源得到满足后，下一个应用程序才能开始运行。
相较于FIFO Scheduler，Capacity Scheduler和Fair Scheduler则提供了更丰富的调度策略。其中，Capacity Scheduler以队列为单位进行资源管理，每个队列可设定资源使用上限，并保证低优先级队列的资源使用不超过高优先级队列。而Fair Scheduler则是一种基于公平原则的资源调度器，它为每个应用程序分配固定的资源份额，同时保证长时间处于空闲状态的应用程序能够获得更多的资源。
在YARN的资源管理和调度过程中，需要兼顾多个目标，包括租户间的公平性、保障计算任务的服务质量（SLA）、提高资源利用率、加快计算任务完成速度等。因此，选择适合的调度策略对保障集群的高可用性和高性能至关重要。
3. 请解释Yarn中的容器和应用程序的概念。
在YARN中，应用程序和容器是两个核心概念。一个应用程序是一个独立的任务或作业，例如MapReduce作业、Spark作业等。而一个容器则是YARN应用程序执行的基本单位，它封装了集群中某个节点上的一定数量的计算资源（如CPU和内存），并运行在一个独立的隔离环境中，以确保应用程序之间的互不干扰。
每个容器都被分配一定数量的计算资源，并且运行在一个独立的隔离环境中，以确保应用程序之间的互不干扰。这种隔离机制保证了应用程序之间不会相互影响，从而提高了系统的稳定性和可靠性。
当一个应用程序启动时，它会向ResourceManager提交申请，请求一定的资源。ResourceManager会为该应用程序分配一定数量的容器，并将这些容器分配给相应的NodeManager去执行。每个容器都有一个与之对应的ApplicationMaster，负责监控容器的运行状态，并与ResourceManager进行通信以协商和分配将来的容器资源。
4. 请描述Yarn中的队列和优先级队列的作用。
在YARN中，队列是一个重要的概念，用于管理用户提交的应用程序。管理员可以在配置文件中指定每个用户所属的队列，以及每个队列的资源配额和优先级等信息。然后，YARN 根据这些配置信息进行资源分配和调度。
同时，一个有趣的特性是，Yarn支持按队列优先级进行调度。这意味着在同一父队列下的多个子队列，其优先级可以各不相同。在调度时，会按照队列优先级排序，优先从优先级更高的队列中选择任务进行调度。这种机制使得对资源的管理和调度更加灵活和精细。
此外，队列内部的任务还可以有独立的优先级配置。例如，队列中任务的默认优先级可以在配置文件capacity.scheduler.xml中进行配置。这种设计使得高优先级的任务可以被优先处理，从而确保关键任务的执行效率。
总的来说，通过队列和优先级队列的设计，YARN能够有效地管理和调度用户提交的应用程序，保证系统资源的高效利用和作业的顺利执行。
5. 请解释Yarn中的公平调度器（Fair Scheduler）和容量调度器（Capacity Scheduler）的区别。
公平调度器（Fair Scheduler）和容量调度器（Capacity Scheduler）都是Apache YARN内置的资源调度器，它们各自有不同的目标和特性。
公平调度器的主要目标是实现YARN上运行的应用能公平的分配到资源。为实现这一目标，公平调度器使用了一种基于权重的资源分配机制。在这种机制下，每个队列都被赋予了一定的权重，系统会根据这些权重来公平地分配资源。这意味着，如果一个队列的权重较高，那么这个队列将获得更多的资源。
相比之下，容量调度器则是一种以队列为单位进行资源管理的调度器。这种调度器会跟踪记录每个队列的资源的利用率，并根据这些信息来进行任务调度。具体来说，当有新的任务需要运行时，容量调度器会选择当前资源利用率最低的队列来运行任务。这样，可以确保集群的整体资源得到更加充分的利用。
需要注意的是，这两种调度器并不是互斥的，而是可以同时使用的。在实际应用中，管理员可以根据应用程序的特性和需求，灵活选择和使用这两种调度器，以达到最佳的资源管理和任务调度效果。
6. 请描述Yarn中的任务提交流程。
在YARN中，任务提交流程是分为两个主要阶段：启动ApplicationMaster和由ApplicationMaster在YARN中，任务提交流程是分为两个主要阶段：启动ApplicationMaster和由ApplicationMaster创建应用程序并申请资源。
首先，用户需要编写客户端应用程序，并向YARN提交应用程序。提交的内容包括ApplicationMaster程序、启动ApplicationMaster的命令、用户程序等。
当向YARN提交一个应用程序后，ResourceManager负责接收和处理来自客户端的请求。接着，ResourceManager会向Scheduler返回一个ApplicationID作为回应。
然后，Client向ResourceManager回应Application，并包含所请求的资源量等信息。一旦ResourceManager收到这些信息，它将根据集群资源的可用性等因素，来决定是否接受该应用程序的请求。如果接受，它将为该应用程序分配一个Container，并在该Container上启动ApplicationMaster。
最后，由ApplicationMaster创建应用程序，并为它申请资源，监控程序的运行，直至结束。可以看出，这个流程涉及到多个模块，并且非常长，因此任意一个环节出现异常，都可能导致任务的运行失败。
（在YARN中，任务提交流程主要包括以下几个步骤：
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用户首先需要编写客户端应用程序，并向YARN提交应用程序。提交的内容主要包括ApplicationMaster程序、启动ApplicationMaster的命令、用户程序等。
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当向YARN提交一个应用程序后，ResourceManager负责接收和处理来自客户端的请求。
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ResourceManager接收到请求后，会向Scheduler返回一个ApplicationID作为回应。
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随后，客户端将共享资源放入共享路径下，并向ResourceManager反馈共享资源放置完毕，进行job的正式提交。
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ResourceManager为这个job分配一个节点，并在这个节点上启动MRAppMaster任务。
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MRAppMaster启动后，它将与ResourceManager保持通信，申请和释放资源，监控应用程序的运行状态，并在任务完成后关闭应用程序。）
7. 请解释Yarn中的ApplicationMaster的作用和生命周期。
在YARN中，ApplicationMaster是一个特定计算框架的实例，每种计算框架都有自己独特的ApplicationMaster。它主要负责管理整个应用程序的生命周期，包括权限管理、启动与关闭等。
它的生命周期主要分为以下几个阶段：
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初始化阶段：在这个阶段，ApplicationMaster会与ResourceManager建立通信连接，并为应用程序申请运行所需的资源。同时，它会从HDFS中下载一些自身运行所需的jar包。
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运行阶段：在获得所需资源后，ApplicationMaster便开始运行应用程序的任务。在任务运行期间，ApplicationMaster会持续与ResourceManager保持通信，汇报应用程序的运行状态和进度。
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结束阶段：当所有任务都完成后，ApplicationMaster将关闭应用程序，并释放所占用的资源。然后，它会向ResourceManager发送一个完成任务的通知。最后，它将由ResourceManager删除。
总的来说，ApplicationMaster在YARN中扮演着非常重要的角色，它是用户程序和YARN之间的桥梁，负责协调和管理整个应用程序的运行过程。
8. 请描述Yarn中的资源隔离机制。
YARN的资源隔离机制是其作为一个资源管理系统的两大基础功能之一，另一个为资源调度。资源隔离的主要目标是为运行着不同任务的“Container”提供独立且可使用的计算资源，以避免它们之间的相互干扰。
默认情况下，YARN不会对任何资源进行隔离，但是，对于使用Java编写的程序，会利用JVM内置的隔离机制来进行内存资源的隔离。随着YARN的逐步完善，在内存、CPU和IO三种资源的隔离方面都有了重大进展。
目前，YARN主要支持两种类型的资源隔离：CPU和内存。其中，CPU的隔离必须依赖于CGroups，如果没有启用CGroups，极端的情况下，比如机器学习或人工智能的训练任务，可能会消耗掉整个机器的所有CPU资源，造成YARN无法正常工作。
对于内存资源的隔离方案，首先需要监控每个正在运行的Container使用的内存。至于CPU的隔离机制，尽管依赖CGroups来实现，但是具体的细节实现方式有待进一步的研究和探索。
9. 请解释Yarn中的容错机制，如失败检测、任务重试等。
YARN的容错机制主要体现在以下几个方面：应用程序管理器（ApplicationMaster）容错、任务重试YARN的容错机制主要体现在以下几个方面：应用程序管理器（ApplicationMaster）容错、任务重试、快速失败和失败恢复。
在ApplicationMaster容错方面，ResourceManager会监控ApplicationMaster的运行状态。一旦发现其运行失败或者超时，ResourceManager就会重新分配资源并启动新的ApplicationMaster。启动后的ApplicationMaster会向ResourceManager注册，并接收新的任务分配。
对于任务重试机制，当TaskTracker检测到某个Task运行失败时，它会将该任务标记为“failed”，并将任务重新提交给TaskScheduler。而如果一个Task在尝试运行多次后依然失败，那么该任务将会被标记为“killed”。
快速失败机制则是在MapReduce作业运行过程中，如果某个节点上的TaskTracker无法正常完成任务，该机制能够迅速检测到这个问题并将任务重新分配给其他节点。
最后，对于失败恢复机制，当ApplicationMaster因故障需要重启时，它能够通过运行记录来恢复一部分未完成的任务。这样即使在发生故障的情况下，也能最大限度地保证数据处理任务的连续性和准确性。
10. 请描述Yarn中的资源利用率监控和报告机制。
YARN的资源利用率监控和报告机制主要由两个核心组件ResourceManager和NodeManager共同完成。ResourceManager负责整个集群的资源调度和分配，而NodeManager则负责每个节点上的资源管理和监控。
在具体操作中，YARN会启动应用程序的Container（一种执行应用程序的抽象容器），并持续监控其CPU、内存、磁盘和网络等各类资源的使用情况。这些被监控到的数据会定期汇报给ResourceManager，并由其在全局层面对集群的资源使用情况进行汇总和管理。
为了更直观地查看资源使用情况，YARN提供了WebUI界面。通过这个界面，用户不仅可以查看到当前的资源使用率，还能观察到历史走势，包括高峰期和低谷期等。此外，用户还可以通过WebUI查看到当前的调度策略、最小和最大资源分配等信息。
总的来说，YARN的资源利用率监控和报告机制能够全方位地掌握集群的资源状况，及时发现并处理潜在的问题，从而有效提高集群资源的利用率和作业的执行效率。
11. 请解释Yarn中的动态资源分配策略。
YARN的资源分配策略是一种用于优化集群资源使用的策略，它主要基于队列的调度策略。在存在多个任务需要执行的情况下，这种策略会按照先进先出的原则进行任务的调度和资源的分配。同时，为了满足不同应用场景的需求，YARN提供了多种资源分配策略供用户选择和使用，包括但不限于FIFO、容量调度器和公平调度器等。
- FIFO（First In First Out）调度器：遵循先进先出的原则进行任务的调度和资源的分配，适用于数据处理时间较短的任务。
- 容量调度器：根据每个节点的剩余资源量来进行任务的调度和资源的分配，适用于数据处理时间较长的任务。
- 公平调度器：根据每个任务所需的资源量来进行任务的调度和资源的分配，旨在实现资源使用的公平性，适用于有严格公平性要求的任务。
这些不同的资源分配策略使得YARN能够更好地适应各种应用场景，提高了资源的使用效率和作业的完成速度。
12. 请描述Yarn中的安全机制，如用户认证、权限控制等。
YARN，即Yet Another Resource Negotiator，是Hadoop中的资源调度YARN，即Yet Another Resource Negotiator，是Hadoop中的资源调度器，用于管理和分配集群的资源。为了提高集群的安全性并防止集群内的资源被未经授权的应用程序访问、滥用或破坏，YARN引入了一些安全策略和访问控制机制。
一方面，YARN支持基于用户的认证机制。在Hadoop 2.0中，采用了Kerberos和Token两种认证方案。其中，Kerberos是一种网络认证协议，它可以保证通信双方的身份真实性。而Token认证方案的开销相对较小，适用于大规模的分布式系统。
另一方面，YARN也支持基于角色的访问控制机制。通过配置特定用户的角色，可以限制用户对系统资源的访问权限。例如，只允许某些用户查看应用程序运行状态，而禁止他们修改应用程序的配置信息。
此外，YARN还提供了与Hadoop各模块的安全集成方案。例如，可以通过集成Kerberos安全技术来增强YARN的安全性。总的来说，YARN的安全机制涵盖了用户认证、权限控制等多个方面，旨在保护集群资源的安全和完整。
13. 请解释Yarn中的资源共享和数据共享机制。
在YARN中，资源共享和数据共享机制是其核心特性之一。这两个机制都是通过Container来实现的。
资源共享是指YARN中的多个应用程序可以共享集群中的硬件资源，如内存、CPU等。在具体操作上，ResourceManager负责整个集群的资源管理和调度，而NodeManager则每台机器上的资源进行管理和监控。当用户提交一个应用程序时，ResourceManager会为该应用程序分配一定数量的资源Container，并将这些Container调度到集群中的不同节点上运行。这样，不同的应用程序就可以共享这些资源了。
数据共享则是指多个应用程序可以共享同一份数据。例如，一个数据分析程序可能需要访问一些大规模的数据集，而这些数据集可能被其他应用程序频繁访问。为了提高数据的访问效率和减少数据移动的成本，YARN引入了数据共享机制。具体来说，当一个应用程序需要访问某个数据集时，YARN会将这个数据集复制到该应用程序所在的节点上，从而让应用程序可以直接读取本地的数据，而无需通过网络传输数据。
总的来说，YARN的资源共享和数据共享机制都是为了提高集群的利用率和数据处理效率，从而提高整个系统的工作效率。
14. 请描述Yarn中的多租户支持和隔离机制。
YARN，即Yet Another Resource Negotiator，是Hadoop中的资源调度YARN，即Yet Another Resource Negotiator，是Hadoop中的资源调度器，用于管理和分配集群的资源。为了在同一集群上服务于多个用户并保证每个用户间的数据安全和资源使用的相互独立性，YARN提供了多租户支持和隔离机制。
在YARN中，这两种机制都是通过Container来实现的。具体来说，当一个用户提交一个应用程序时，ResourceManager会为该应用程序分配一定数量的资源Container，并将这些Container调度到集群中的不同节点上运行。这样，不同的用户可以共享这些资源，但彼此之间不会互相影响。
同时，YARN还实现了两种类型的资源隔离：静态隔离和动态隔离。静态隔离是以服务隔离的方式实现的，主要是通过cgroups（LINUX control groups）功能来支持的。而动态隔离则主要针对YARN以及impala，这种隔离方式只是相对于静态隔离而言的。
此外，为了确保多租户之间的安全性，YARN在应用程序提交过程中还会进行合法性检查。例如，只有应用程序所属用户拥有该叶子队列的应用程序提交权限（ACL），并且队列及其父队列当前处于RUNNING状态等情况下，才会允许应用程序提交。
15. 请解释Yarn中的Web界面和API的作用和使用场景。
YARN中的Web界面和API是两种重要的资源管理和任务监控工具。
Web界面，例如8088页面，为用户提供了直观的集群资源使用情况和应用程序状态信息。在这个界面上，用户可以查看到关于集群的概览信息，包括已分配的资源、可用资源以及正在运行的应用程序数量。此外，在Hadoop 2.9.0版本中，还提供了新的WebUI V2服务，可以对运行在YARN框架上的应用程序进行更直观的可视化。
对于API的使用，YARN提供了ResourceManager的REST API，它允许用户通过POST请求向集群提交任务，生成application_id，并通过这个id来提交任务或杀死任务，或者监控任务的状态。这种API的使用方式适用于需要批量操作集群或者需要程序化控制集群的场景。
综上，Web界面和API都是YARN的重要工具，前者为用户提供了直观的视图和操作方式，后者则为程序员和自动化工具提供了编程接口，以实现更灵活和高效的资源管理和任务控制。
16. 请描述Yarn中的日志聚合和分析工具。
YARN，即Yet Another Resource Negotiator，是Hadoop中的资源调度YARN，即Yet Another Resource Negotiator，是Hadoop中的资源调度系统，为了方便用户查看和管理应用程序的运行日志，它提供了日志聚合和分析的功能。
其中，日志聚合是YARN的一项重要功能，它可以收集每个Container的日志，并将这些日志移动到文件系统中，例如HDFS上。这样，即使任务运行在多个节点上，用户也可以通过YARN轻松查看所有节点上的任务日志。而且，日志聚合后存储在HDFS上还能减轻NodeManager的负载。
同时，YARN也支持将运行完成的Container任务日志上传到HDFS上，从而进一步提供中央化存储和分析机制。这为故障排除和其他任务提供了极大的便利性。
此外，对于需要复杂处理或自动化操作的专业用户，还可以使用更高级的工具如Logstash进行日志聚合和分析。Logstash是一种强大的工具，不仅可以汇聚日志，还可以将日志转发给Elasticsearch进行索引，方便后续的搜索和分析。
总的来说，无论是Web界面还是API，亦或是像Logstash这样的专业工具，YARN都提供了丰富的手段帮助用户更好地管理和分析集群的日志信息。
17. 请解释Yarn中的资源预留和限制策略。
YARN中的资源预留和限制策略是两种关键的资源管理机制。资源预留是在应用程序提交之前，用户可以选择预留一定的系统资源，以确保在应用程序运行期间有足够的资源可用。这种策略可以有效防止因资源不足而导致的应用程序失败。而资源限制则是在应用程序运行过程中，对应用程序使用的资源量进行控制，以防止单个应用程序过度占用系统资源，影响其他应用程序的正常运行。
同时，在YARN中，存在三种主要的调度策略：FIFO Scheduler、Capacity Scheduler 和 Fair Scheduler。FIFO Scheduler是一种先进先出队列的调度策略，按照任务提交的顺序依次执行。而Capacity Scheduler和Fair Scheduler则更加复杂，它们都是以层级队列方式组织资源的。其中，Capacity Scheduler根据队列的容量进行资源分配，旨在保证公平性和资源利用率；而Fair Scheduler则根据各个应用程序的需求进行资源分配，力图实现更精细化的资源管理和优化。
此外，对于内存的使用，Hadoop 3.x引入了更为灵活的内存限制策略，包括无限制、严格限制以及弹性内存控制。这些策略提供了更多的选择和灵活性，使得用户能够根据实际需求和应用场景，制定出最合适的内存管理策略。
18. 请描述Yarn中的跨集群作业调度策略。
YARN，作为Hadoop的资源管理系统模块，支持跨集群作业调度。在处理迁移、多机房甚至面对更大的集群时，它提供了一种层级化的资源管理和任务调度机制。
对于大型集群来说，一个作业无法利用所有的计算资源，所以YARN支持同时运行多个Job。为了高效的实现作业并行，YARN提供了不同的作业调度策略。YARN的内置调度策略有两种，一种是容量调度，另一种是公平调度。
具体来说，FIFO Scheduler是一种最简单的调度策略，按照应用程序提交的顺序为其分配资源。每个应用程序都会排队等待资源，一旦有足够的资源可用，就会被分配。这种调度策略适用于对资源利用率要求不高的场景。
另一方面，Capacity Scheduler则根据队列的容量进行资源分配，支持多用户共享集群和多应用程序同时运行，并且可以暂时将一个队列中的空闲资源共享给需要资源的队列。
最后，Fair Scheduler是一种公平调度策略，它将系统资源平均分配给所有正在运行的应用程序，以保证每个应用程序能公平地获得集群资源。
综上，YARN的跨集群作业调度策略能够灵活适应各种应用场景，提高集群资源的利用率和应用程序的运行效率。
19. 请解释Yarn中的低延迟调度策略。
YARN的低延迟调度策略是一种优化策略，主要目标是在满足资源条件的情况下，尽可能快地完成应用程序的资源分配。这种策略对于需要实时或近实时处理的任务非常重要，因为它可以大大减少任务开始处理前的等待时间。
为了实现这个目标，YARN首先增加了全局视角，能够支持Flink/GPU训练的全局约束需求，如负载均衡和GPU亲和性。这为未来更丰富的全局约束留出了扩展空间。同时，为了满足低延迟的需求，当集群可以满足资源的条件时，该策略允许一次申请直接返回资源，这个过程通常在毫秒级别完成。此外，为了满足高并发和高吞吐量的需求，YARN还采用了Gang性交付的方式，即一次申请可以获取多个资源。
综上，YARN的低延迟调度策略通过提供全局视角、快速响应和高效资源分配等手段，有效地提高了集群的处理能力和作业运行效率。
20. 请描述Yarn中的自适应调度策略和优化方法。
YARN，作为Hadoop的资源管理系统，负责Hadoop集群上计算资源的管理和作业调度。为了提高集群的处理能力和作业运行效率，YARN采用了多种自适应调度策略和优化方法。
首先，YARN支持三种资源调度器：FIFO Scheduler、Capacity Scheduler 和 Fair Scheduler。其中，FIFO Scheduler是最简单的调度策略，按照应用程序提交的顺序为其分配资源。每个应用程序都会排队等待资源，一旦有足够的资源可用，就会被分配。这种调度策略一般用于对资源利用率要求不高的场景。
其次，Capacity Scheduler则根据队列的容量进行资源分配，支持多用户共享集群和多应用程序同时运行，并且可以暂时将一个队列中的空闲资源共享给需要资源的队列。Fair Scheduler是一种公平调度策略，它将系统资源平均分配给所有正在运行的应用程序，以保证每个应用程序能公平地获得集群资源。
此外，YARN还采用了一些优化方法以提高性能。例如，当集群可以满足资源的条件时，低延迟调度策略允许一次申请直接返回资源，这个过程通常在毫秒级别完成。为了满足高并发和高吞吐量的需求，YARN还采用了Gang性交付的方式，即一次申请可以获取多个资源。