Hadoop-Yarn架构

2023-06-30 14:07:34 浏览数 (1)

一.简介

YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个通用的资源管理平台，可为各类计算框架提供资源的管理和调度。其核心出发点是为了分离资源管理与作业调度/监控，实现分离的做法是拥有一个全局资源管理器（ResourceManager，RM），以及每个应用程序对应一个应用管理器（ApplicationMaster,AM），应用程序由一个作业（Job）或者Job的有向无环图（DAG）组成。

功能

  • 资源的统一管理和调度：集群中所有的节点资源（内存、CPU、磁盘、网络等）抽象为Container，Yarn按照特定的策略对资源进行调度进行Container的分配。
  • 资源隔离：Yarn使用了轻量级资源隔离机制Cgroups进行资源隔离以避免相互干扰，一旦Container使用的资源超过事先定义的上限值，就将其杀死。

二.架构

图片来源官网

2.1 ResourceManager (RM)

RM是一个全局资源管理器，负责整个系统的资源管理和分配，它主要有两个组件构成：

  • 调度器（Scheduler）
  • 应用程序管理器：Applications Manager，ASM。

调度器

调度器根据容量，队列等限制条件（如某个分配一定资源，最多执行一定数量的作业等），将系统中资源分配给各个正在运行的应用程序。注意的是，该调度器是一个纯调度器，它不再从事任何与应用程序相关的工作，比如不负责重新启动（因应用程序失败或硬件故障导致的失败），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，即Container），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求设计新的调度器，Yarn提供了多种直接可用的调度器，比如Fair Scheduler和Capacity Scheduler等。

应用程序管理器

应用程序管理器负责整个系统中应用程序，包括应用程序提交、与调度器协商资源以AM、监控AM运行状态并在失败是重新启动它等。

2.2 NodeManager(NM)

NM是每个节点上运行的资源和任务管理器，一方面，它会定时向RM汇报本节点上的资源使用情况和各个Container的运行状态；另一个方面，它接收并处理来自AM的Container启动/停止等各个请求。

2.3 ApplicationMaster（AM）

提交的每个作业都会包含一个AM，主要功能：

  • 与RM协商以获取资源（用container表示）；
  • 将得到任务进一步分配给内部的任务；
  • 与NM通信以启动/停止任务；
  • 监控所有任务的运行状态，当任务有失败时，重新为任务申请资源并重启任务

MapReduce 就是原生支持 ON YARN 的一种框架，可以在 YARN 上运行 MapReduce 作业。有很多分布式应用都开发了对应的应用程序框架，用于在 YARN 上运行任务，例如 Spark，Storm、Flink 等。

2.4 Container

Container是Yarn中资源抽象，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且该任务只能使用该Container中描述资源。

三.执行流程

当用户向Yarn中提交一个应用程序后，Yarn将分为两个阶段运行该应用程序：

  1. 启动ApplicationMaster
  2. ApplicationMaster创建应用程序，为它申请资源，并监控它的整个运行过程，直到运行完成。

（此图来自《Hadoop 技术内幕：深入解析 YARN 架构设计与实现原理》）

工作流程

  1. 用户向Yarn提交应用程序，其中包括ApplicationMaster程序，启动ApplicationMaster命令、用户程序等；
  2. RM为该应用程序分配第一个Container，并与对应的NM通信，要求它在这个Container中启动应用程序的ApplicationMaster;
  3. ApplicationMaster首先向RM注册，这样用户可以直接通过NM查看应用程序的运行状态，然后它将为各个任务申请资源，并监控它的运行状态，直到运行结束，一直重复下面4-7步；
  4. ApplicationMaster采用轮询的方式通过RPC协议向RM申请和领取资源；
  5. 一旦ApplicationMaster申请资源后，便与对应NM通信，要求它启动任务；
  6. NM为任务设置好运行环境（包括环境变量、jar包等）后，将任务启动命令写到一个脚本中，并通过运行该脚本启动任务；
  7. 各个任务通过某个RPC协议向ApplicationMaster汇报自己的状态和进度，以让ApplicationMaster随时掌握各个任务的运行状态，从而可以在任务失败时重新启动任务；
  8. 应用程序运行完成后，ApplicationMaster向RM注销并关闭自己（当然像 Storm、Flink 这种常驻应用程序列外）。

参考

https://matt33.com/2018/09/01/yarn-architecture-learn/

《Hadoop技术内幕 深入解析YARN架构设计与实现原理》

yarn hadoop 架构 监控 通信

0 人点赞