Hadoop/Yarn

参考文献:

  1. https://www.cnblogs.com/wcwen1990/p/6737985.html
  2. https://www.cnblogs.com/znicy/p/6522386.html

(主要是对这个2个博客的内容进行整理)


hadoop介绍

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。
只要知道是分布式架构就可以了,上面可以搭载很多东西,比如Yarn。

Yarn介绍

YARN是Hadoop 2.0中的资源管理系统
YARN主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container等几个组件构成。

框架图

ResourceManager(RM)

ResourceManager是Master上一个独立运行的进程,负责集群统一的资源管理、调度、分配等等
RM是一个全局的资源管理器,集群只有一个,负责整个系统的资源管理和分配,包括处理客户端请求、启动/监控APP master、监控nodemanager、资源的分配与调度。它主要由两个组件构成:调度器(Scheduler)和应用程序管理器(Applications Manager,ASM)。

(1) 调度器

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。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体应用程序相关的工作,比如不负责监控或者跟踪应用的执行状态等,也不负责重新启动因应用执行失败或者硬件故障而产生的失败任务,这些均交由应用程序相关的ApplicationMaster完成。调度器仅根据各个应用程序的资源需求进行资源分配,而资源分配单位用一个抽象概念“资源容器”(Resource Container,简称Container)表示,
Container是一个动态资源分配单位,它将内存、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。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提供了多种直接可用的调度器,比如Fair Scheduler和Capacity Scheduler等。

(2) 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新启动它等

ApplicationMaster(AM)

管理YARN内运行的应用程序的每个实例
功能:

  • 数据切分
  • 为应用程序申请资源并进一步分配给内部任务。
  • 任务监控与容错

负责协调来自resourcemanager的资源,并通过nodemanager监视容易的执行和资源使用情况。

NodeManager

Nodemanager整个集群有多个,负责每个节点上的资源和使用
功能:

  • 单个节点上的资源管理和任务。
  • 处理来自于resourcemanager的命令。
  • 处理来自域app master的命令。

Nodemanager管理着抽象容器,这些抽象容器代表着一些特定程序使用针对每个节点的资源。
Nodemanager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(cpu和内存等资源)

任务达到流程

流程图

假设用户采用与 MRv1 中相同的方式键入 hadoop jar 命令,将应用程序提交到 ResourceManager。ResourceManager 维护在集群上运行的应用程序列表,以及每个活动的 NodeManager 上的可用资源列表。ResourceManager 需要确定哪个应用程序接下来应该获得一部分集群资源。该决策受到许多限制,比如队列容量、ACL 和公平性。ResourceManager 使用一个可插拔的 Scheduler。

在 ResourceManager 接受一个新应用程序提交时,Scheduler 制定的第一个决策是选择将用来运行 ApplicationMaster 的容器。在 ApplicationMaster 启动后,它将负责此应用程序的整个生命周期 首先也是最重要的是,它将资源请求发送到 ResourceManager,请求运行应用程序的任务所需的容器。资源请求是对一些容器的请求,用以满足一些资源需求,比如:

  • 一定量的资源,目前使用 MB 内存和 CPU 份额来表示
  • 一个首选的位置,由主机名、机架名称指定,或者使用 * 来表示没有偏好
  • 此应用程序中的一个优先级,而不是跨多个应用程序
  • 如果可能的话,ResourceManager 会分配一个满足 ApplicationMaster 在资源请求中所请求的需求的容器(表达为容器 ID 和主机名)。该容器允许应用程序使用特定主机上给定的资源量。

分配一个容器后,ApplicationMaster 会要求 NodeManager(管理分配容器的主机)使用这些资源来启动一个特定于应用程序的任务。此任务可以是在任何框架中编写的任何进程(比如一个 MapReduce 任务或一个 Giraph 任务)。NodeManager 不会监视任务;它仅监视容器中的资源使用情况,举例而言,如果一个容器消耗的内存比最初分配的更多,它会结束该容器。

ApplicationMaster 会竭尽全力协调容器,启动所有需要的任务来完成它的应用程序。它还监视应用程序及其任务的进度,在新请求的容器中重新启动失败的任务,以及向提交应用程序的客户端报告进度。应用程序完成后,ApplicationMaster 会关闭自己并释放自己的容器。

尽管 ResourceManager 不会对应用程序内的任务执行任何监视,但它会检查 ApplicationMaster 的健康状况。如果 ApplicationMaster 失败,ResourceManager 可在一个新容器中重新启动它。您可以认为 ResourceManager 负责管理 ApplicationMaster,而 ApplicationMasters 负责管理任务。

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