大数据知识总结（三）：Hadoop之Yarn重点架构原理

文章目录

Hadoop之Yarn重点架构原理

一、Yarn介绍

二、Yarn架构

三、Yarn任务运行流程

四、Yarn三种资源调度器特点及使用场景

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Hadoop之Yarn重点架构原理

一、Yarn介绍

Apache Hadoop Yarn(Yet Another Reasource Negotiator，另一种资源协调者)是Hadoop2.x版本后使用的资源管理器，可以为上层应用提供统一的资源管理平台。

二、Yarn架构

Yarn主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster、Container组成。

• ResourceManager

ResourceManager是Yarn集群中的中央管理器，负责整个集群的资源分配与调度。ResourceManager负责监控NodeManager节点状态、汇集集群资源，处理Client提交任务的资源请求，为每个Application启动AppliationMaster并监控。

• NodeManager

NodeManager负责管理每个节点上的资源（如：内存、CPU等）并向ResourceManager报告。当ResourceManager向NodeManager分配一个容器（Container）时，NodeManager负责启动该容器并监控容器运行，此外，NodeManager还会接收AplicationMaster命令为每个Application启动容器（Container）。

• ApplicationMaster

每个运行在Yarn中的应用程序都会启动一个对应的ApplicationMaster，其负责与ResourceManager申请资源及管理应用程序任务。ApplicationMaster本质上也是一个容器，由ResourceManager进行资源调度并由NodeManager启动，ApplicationMaster启动后会向ResourceManager申请资源运行应用程序，ResourceManager分配容器资源后，ApplicationMaster会连接对应NodeManager通知启动Container并管理运行在Container上的任务。

• Container

Container 容器是Yarn中的基本执行单元，用于运行应用程序的任务，它是一个虚拟环境，包含应用程序代码、依赖项及运行所需资源（内存、CPU、磁盘、网络）。每个容器都由ResourceManager分配给ApplicationMaster，并由NodeManager在相应的节点上启动和管理。容器的资源使用情况由NodeManager监控，并在必要时向ResourceManager报告。

Yarn核心就是将MR1中JobTracker的资源管理和任务调度两个功能分开，分别由ResourceManager和ApplicationMaster进程实现，ResourceManager负责整个集群的资源管理和调度;ApplicationMaster负责应用程序任务调度、任务监控和容错等。

三、Yarn任务运行流程

1. 在客户端向Yarn中提交MR 任务，首先会将MR任务资源（Split、资源配置、Jar包信息）上传到HDFS中。

2. 客户端向ResourceManager申请启动ApplicationMaster。

3. ResourceManager会选择一台相对不忙的NodeManager节点，通知该节点启动ApplicationMaster(Container)。

4. ApplicationMaster启动之后，会从HDFS中下载MR任务资源信息到本地，然后向ResourceManager申请资源用于启动MR Task。

5. ResourceManager返回给ApplicationMaster资源清单。

6. ApplicationMaster进而通知对应的NodeManager启动Container

7. Container启动之后会反向注册到ApplicationMaster中。

8. ApplicationMaster 将Task任务发送到Container 运行，Task任务执行的就是我们写的代码业务逻辑。

四、Yarn三种资源调度器特点及使用场景

• FIFO调度器（First-In-Fist-Out Scheduler），Yarn中最简单的调度器。FIFO Scheduler 会将提交的应用程序按提交顺序放入一个先进先出的队列中，进行资源分配时，先给队列中最头上的应用分配资源，待头上的应用资源需求满足后再给下一个应用分配资源，以此类推。这种调度器调度资源时，有可能某个资源需求大的应用占用所有集群资源，从而导致其他的应用被阻塞。

• Capacity调度器（Capacity Schduler）是Yarn中默认配置的资源调度器，允许多租户安全地共享一个大型集群。Capacity调度器中，支持配置多个资源队列，可以为每个资源队列指定最低、最高可使用的资源比例，在进行资源分配时，优先将空闲资源分配给“实际资源/预算资源”比值最低的队列，每个资源队列内部采用FIFO调度策略。

• Fair调度器（Fair Scheduler）是一个将Yarn资源公平的分配给各个Application的资源调度方式，这种调度方式可以使所有Application随着时间的流逝可以获取相等的资源份额，其设计目标就是根据定义的参数为所有的Application分配公平的资源。

Yarn中FIFO、Capacity、Fair三种资源调度器区别对比如下：

Yarn资源调度器	特点	适用场景
FIFO调度器	1、简单易懂，无需额外配置。 2、应用按照提交的先后顺序（先进先出）运行。 3、不适合共享集群，每个应用必须等待直到轮到自己运行。	非共享集群，对任务执行顺序要求不高的场景。生产环境一般不用。
Capacity调度器 （开源Yarn默认使用）	1、允许多个组织共享集群资源，每个组织拥有专门的队列。 2、支持队列的层次划分，以及队列资源的灵活配置。 3、可以限制队列的最大容量，缓解资源竞争。	共享集群的场景，多个组织或团队共享同一集群资源的情况。
Fair调度器 （CDH默认使用）	1、公平地为所有运行的应用分配资源，支持多个队列间的资源公平共享。 2、支持动态创建队列，并通过一套规则系统确定应用的放置位置。 3、支持资源的抢占功能，确保资源的公平分配。	1、 多个用户或组织在共享集群中需要公平地获得资源的场景。 2、 对队列级别的资源控制和细粒度调度策略要求较高的环境。

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