YARN架构及MR作业提交流程

简介

Apache Hadoop YARN (Yet Another Resource Negotiator,另一种资源协调者)是一种新的 Hadoop 资源管理器,它是一个通用资源管理系统,可为上层应用提供统一的资源管理和调度,它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。

角色介绍

ResourceManager(RM)

RM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。它主要由两个组件构成:调度器(Schedule)和应用程序管理器(Application Manager, ASM)

YARN分层结构的本质是ResourceManager。这个实体控制整个集群并管理应用程序向基础计算资源的分配。ResourceManager将各个资源部分(计算、内存、带宽等)精心安排给基础NodeManager(YARN的每节点代理)。ResourceManager还与ApplicationMaster一起分配资源,与NodeManager一起启动和监视它们的基础应用程序。在此上下文中,ApplicationMaster承担了以前的TaskTracker的一些角色,ResourceManager承担了JobTracker的角色。

a)调度器(Schedule) 调度器根据容量、队列等限制条件(如每个队列分配一定的资源,最多执行一定数量的作业等),将系统中的资源分配给各个正在运行的应用程序。该调度器是一个“纯调度器”,它不再从事任何与具体应用程序相关的工作。

b)应用程序管理器(Application Manager) 应用程序管理器负责管理整个系统中所有的应用程序,包括应用程序提交、调度协调资源以启动ApplicationMaster、监控ApplicationMaster运行状态并在失败时重新启动它。

ApplicationMaster(AM)

ApplicationMaster管理一个在YARN内运行的应用程序的每个实例。ApplicationMaster负责协调来自ResourceManager的资源,并通过NodeManager监视容器的执行和资源的使用(cpu、内存等资源分配)。 请注意,尽管目前的资源更加传统(CPU核心、内存),但未来会带来基于手头任务的新资源类型(比如图形处理单元,或专用处理设备)。从YARN角度来讲,ApplicationMaster是用户代码因此存在潜在安全问题。YARN假设ApplicationMaster存在错误或者甚至是恶意的,因此将它们当做无特权的代码对待。

NodeManager(NM)

NodeManager管理一个YARN集群中的每个节点。NodeManager提供针对集群中每个节点的服务,从监督对一个容器的终身管理到监视资源和跟踪节点健康。MRv1通过插槽管理Map和Reduce任务执行,而NodeManager管理抽象容器,这些容器代表着可供一个特定应用程序使用的针对每个节点的资源。YARN继续使用HDFS层。它的主要NameNode主要用于元数据服务,而DataNode用于分散在一个集群中的复制存储服务。 NM是每个节点上的资源和任务管理器。一方面,它会定时地向RM汇报本节点上的资源使用情况和各个Container运行状态;另一方面,它接收并处理来自AM的 Container 启动/停止等各种请求。

Container

Container是YARN中的资源抽象,它封装了某个节点上的多维度资源,如内存,CPU,磁盘,网络等。当AM向RM申请资源时,RM为AM返回的资源便是用Container表示的。

YARN会为每个任务分配一个Container,且该任务只能用该Container中描述的资源。 要使用一个YARN集群,首先需要来自包含一个应用程序的客户请求。 ResourceManager协商一个容器的必要资源,启动一个ApplicationMaster来表示已经提交的应用程序。通过使用一个资源请求协议,ApplicationMaster协商每个节点上供应程序使用的资源容器。执行应用程序时,ApplicationMaster监视容器,直到完成。当应用程序完成时,ApplicationMaster从ResourceManager注销其容器,执行周期就完成了。

YARN HA

图片.png

ResourceManager HA 由一对 Active,Standby节点构成,通过RMStataStore存储内部数据和主要应用的数据及标记。 目前支持的可替代的 RMStateStore实现有:基于内存的 MemoryRMStateStore,基于文件系统的FileSystemRMStateStore,及基于Zookeeper的ZKRMStateStore。 ResourceManager HA的架构模式同NameNode HA的架构模式基本一致,数据共享由RMStateStore,而ZKFC称为ResourceManager进程的一个服务,非独立存在。

Yarn提交作业流程

图片.png
  1. client提交作业申请
    • Client向RM提交作业申请
    • RM根据申请内容返回相关的信息(例如根据input的路径,返回对应的文件元数据,还有作业资源的提交路径)
    • 客户端根据RM返回的信息生成资源文件(job.split,job.xml,app.jar)并将资源文件提交至提交路径(一般存在hdfs上面)
  2. RM处理用户请求
    • RM将用户的请求打包为task,放置调度队列,根据当前yarn的调度模式进行调度
  3. NM从队列中获取task
    • 创建contianer容器启动AM
    • 下载资源文件
  4. AM向RM申请运行mapTask容器,RM将请求再打包为task放置调度队列
    • 其他NM获取到task后会再创建contianer容器并下载资源文件,contianer中的mapTask任务由AM负责监控和调度
  5. AM向maptask发送程序启动命令
  6. contianer运行mapTask
    • 当各节点mapTask运行完毕后,AM重复4的步骤(这次是reduceTask)
  7. 程序运行完成后,AM向RM注销自己
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