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YARN原理总结详解

qq123 2018年06月26日 大数据 414 0

问题导读

1.hadoop1.x中mapreduce框架与yarn有什么共同点?
2.它们有什么不同点?
3.yarn中有哪些改变?
4.yarn中有哪些术语?


yarn是比较难懂的一个地方,也是很重要的一个组件,不止hadoop使用yarn,spark,storm也可以使用yarn。因此yarn的理解是非常重要的。如果刚开始学习,其实还是挺难懂的。因为很多的概念比较抽象。


相同点
hadoop2.x的发展是由于hadoop1.x的问题造成的。
那么是什么问题造成的。比较流行的说法是jobtracker的问题,比如单点故障,任务过重。我们知道了除了Jobtracker,同时还有一个TaskTracker。我们看下图:

上图中,有一个JobTracker,多个TaskTracker

Yarn比较

我们在来看yarn


我们看到有一个ResourceManager,多个NodeManager
也就是说hadoop1.x mapreduce框架与hadoop2.x yarn,他们的框架相同之处,都是分布式的
再次总结相同处:
JobTracker一个,TaskTracker多个
resourceManager一个,NodeManager多个

不同点
既然他们框架结构是相同的,那么到底是什么原因,淘汰JobTracker机制。
这时候我们就需要看看JobTracker到底干了哪些事情。

再看上图:JobTacker概述
JobTacker其承担的任务有:接受任务、计算资源、分配资源、与DataNode进行交流
在hadoop中每个应用程序被表示成一个作业,每个作业又被分成多个任务,JobTracker的作业控制模块则负责作业的分解和状态监控。
*最重要的是状态监控:主要包括TaskTracker状态监控、作业状态监控和任务状态监控。主要作用:容错和为任务调度提供决策依据。
TaskTracker概述
TaskTracker是JobTracker和Task之间的桥梁:一方面,从JobTracker接收并执行各种命令:运行任务、提交任务、杀死任务等;另一方面,将本地节点上各个任务的状态通过心跳周期性汇报给JobTracker。TaskTracker与JobTracker和Task之间采用了RPC协议进行通信

TaskTracker的功能:
1.汇报心跳:Tracker周期性将所有节点上各种信息通过心跳机制汇报给JobTracker。这些信息包括两部分:
*机器级别信息:节点健康情况、资源使用情况等。
*任务级别信息:任务执行进度、任务运行状态等。
2.执行命令:JobTracker会给TaskTracker下达各种命令,主要包括:启动任务(LaunchTaskAction)、提交任务(CommitTaskAction)、杀死任务(KillTaskAction)、杀死作业(KillJobAction)和重新初始化(TaskTrackerReinitAction)。
资源slot概述
slot不是CPU的Core,也不是memory chip,它是一个逻辑概念,一个节点的slot的数量用来表示某个节点的资源的容量或者说是能力的大小,因而slot是 Hadoop的资源单位。

hadoop中什么是slots
http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=7562


yarn详解

Yarn的基本思想是拆分资源管理的功能,作业调度/监控到单独的守护进程
这里面出现了很多名词:
ResourceManager,NodeManager,ApplicationMaster,Container,同样下面亦是yarn结构图。
ResourceManager是全局的,负责对于系统中的所有资源有最高的支配权
ApplicationMaster 每一个job有一个ApplicationMaster 。
NodeManagerNodeManager是基本的计算框架
NodeManager 是客户端框架负责 containers, 监控他们的资源使用 (cpu, 内存, 磁盘, 网络) 和上报给 ResourceManager/Scheduler.
ApplicationMaster首先它是一个框架库,它的功能官网说的不够系统,大意,由于NodeManager 执行和监控任务需要资源,所以通过ApplicationMaster与ResourceManager沟通,获取资源。换句话说,ApplicationMaster起着中间人的作用
转换为更专业的术语:AM负责向ResourceManager索要NodeManager执行任务所需要的资源容器,更具体来讲是ApplicationMaster负责从Scheduler申请资源,以及跟踪这些资源的使用情况以及任务进度的监控

ResourceManager有两个组件:调度器应用程序管理器。 
调度器(Scheduler)是可插拔的,比如有Fair Scheduler、Capacity Scheduler等,当然调度器也可以自定义。
更多相关内容:
Hadoop YARN配置参数剖析(4)—Fair Scheduler、Capacity Scheduler相关参数
http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=5864

应用程序管理器
负责接收提交的任务,指定ApplicationMaster申请资源(container) ,协调并提供在ApplicationMaster容器失败时的重启功能。


而下图也是官网提供内容,大家可以参考下。


总结
为了更好的理解,我们就需要跟hadoop1.x比较:
为何要使用yarn。
我们看到JobTracker的功能被分散到各个进程中包括ResourceManager和NodeManager:
比如监控功能,分给了NodeManager,和Application Master。
ResourceManager里面又分为了两个组件:调度器及应用程序管理器。
也就是说Yarn重构后,JobTracker的功能,被分散到了各个进程中。同时由于这些进程可以被单独部署所以这样就大大减轻了单点故障,及压力。

同时我们还看到Yarn使用了Container,而hadoop1.x中使用了slot。slot存在的缺点比如只能map或则reduce用。Container则不存在这个问题。这也是Yarn的进步。


YARN的配置与启动

通过 ./sbin/start-dfs.sh 启动 Hadoop,仅仅是启动了 MapReduce 环境,我们可以启动 YARN ,让 YARN 来负责资源管理与任务调度。

首先修改配置文件 mapred-site.xml,这边需要先进行重命名:将mapred-site.xml.template文件改成mapred-site.xml

再进行编辑

<configuration> 
        <property> 
             <name>mapreduce.framework.name</name> 
             <value>yarn</value> 
        </property> 
</configuration>

接着修改yarn-site.xml

<configuration> 
        <property> 
             <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> 
             <value>mapreduce_shuffle</value> 
            </property> 
</configuration>
然后就可以启动 YARN 了(需要先执行过  ./sbin/start-dfs.sh ):

./sbin/start-yarn.sh      # 启动YARN 
./sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver  # 开启历史服务器,才能在Web中查看任务运行情况 
开启后通过  jps  查看,可以看到多了 NodeManager 和 ResourceManager 两个后台进程。

启动 YARN 之后,运行实例的方法还是一样的,仅仅是资源管理方式、任务调度不同。观察日志信息可以发现,不启用 YARN 时,是 “mapred.LocalJobRunner” 在跑任务,启用 YARN 之后,是 “mapred.YARNRunner” 在跑任务。启动 YARN 有个好处是可以通过 Web 界面查看任务的运行情况:http://localhost:8088/cluster


YARN的关闭

不启动 YARN 需重命名 mapred-site.xml

如果不想启动 YARN,务必把配置文件 mapred-site.xml 重命名,改成 mapred-site.xml.template,需要用时改回来就行。否则在该配置文件存在,而未开启 YARN 的情况下,运行程序会提示 “Retrying connect to server: 0.0.0.0/0.0.0.0:8032” 的错误,这也是为何该配置文件初始文件名为 mapred-site.xml.template。

同样的,关闭 YARN 的脚本如下:

./sbin/stop-yarn.sh 
./sbin/mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver


参考资源:
hadoop入门:第六章YARN文档概述
http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=17338
http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.2/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/YARN.html
http://www.2cto.com/kf/201311/260826.html

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