大数据之Yarn技术原理
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Yarn的基本介绍
Yarn基本定义:
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的巨大的好处。
YARN在产品中的位置:
图:Yarn在FusionInsight产品中的位置
YARN是Hadoop2.0中的资源管理系统,它是一个通用的资源管理模块,可为各类应用程序提供资源管理和调度功能。
Yarn是轻量级弹性计算平台,除了MapReduce框架,还可以支持其他框架,如Spark、Storm等。
多种框架统一管理,共享集群资源的优点:
资源利用率高 运维成本低 数据共享方便
YARN的设计思路:
YARN的设计是为了解决MapReduce1.0中的一些缺陷。
存在单点故障。 JobTracker“大包大揽”导致任务过重(任务多时内存开销大,上限4000节点)。 容易出现内存溢出(分配资源只考虑MapReduce任务数,不考虑CPU、内存)。 资源划分不合理(强制划分为slot ,包括Map slot和Reduce slot)。
Yarn架构思路:
图:Yarn的架构思路:将原Job Tacker三大功能拆分
Yarn的组件架构
Yarn的组件架构:
图:YARN的组件架构图
三大组件的主要功能介绍:
(1)ResourceManager:
处理客户端请求 启动/监控ApplicationMaster 监控NodeManager 资源分配与调度
(2)ApplicationMaster:
为应用程序申请资源,并分配给内部任务 任务调度、监控与容错
(3)NodeManager:
单个节点上的资源管理 处理来自ResourceManger的命令 处理来自ApplicationMaster的命令
ResourceManager:
ResourceManager(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,主要包括两个组件,即调度器(Scheduler)和应用程序管理器(Applications Manager)。
调度器接收来自ApplicationMaster的应用程序资源请求,把集群中的资源以“容器”的形式分配给提出申请的应用程序,容器的选择通常会考虑应用程序所要处理的数据的位置,进行就近选择,从而实现“计算向数据靠拢”。
容器(Container)作为动态资源分配单位,每个容器中都封装了一定数量的CPU、内存、磁盘等资源,从而限定每个应用程序可以使用的资源量。
调度器被设计成是一个可插拔的组件,YARN不仅自身提供了许多种直接可用的调度器,也允许用户根据自己的需求重新设计调度器。
应用程序管理器(Applications Manager)负责系统中所有应用程序的管理工作,主要包括应用程序提交、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等。
ApplicationMaster:
ResourceManager接收用户提交的作业,按照作业的上下文信息以及从NodeManager收集来的容器状态信息,启动调度过程,为用户作业启动一个ApplicationMaster。
ApplicationMaster的主要功能是:
(1)当用户作业提交时,ApplicationMaster与ResourceManager协商获取资源,ResourceManager会以容器的形式为ApplicationMaster分配资源;
(2)把获得的资源进一步分配给内部的各个任务(Map任务或Reduce任务),实现资源的“二次分配”;
(3)与NodeManager保持交互通信进行应用程序的启动、运行、监控和停止,监控申请到的资源的使用情况,对所有任务的执行进度和状态进行监控,并在任务发生失败时执行失败恢复(即重新申请资源重启任务);
(4)定时向ResourceManager发送“心跳”消息,报告资源的使用情况和应用的进度信息;
(5)当作业完成时,ApplicationMaster向ResourceManager注销容器,执行周期完成。
NodeManager:
NodeManager是驻留在一个YARN集群中的每个节点上的代理,主要负责:
容器生命周期管理。 监控每个容器的资源(CPU、内存等)使用情况。 跟踪节点健康状况。 以“心跳”的方式与ResourceManager保持通信。 向ResourceManager汇报作业的资源使用情况和每个容器的运行状态。 接收来自ApplicationMaster的启动/停止容器的各种请求 。
需要说明的是,NodeManager主要负责管理抽象的容器,只处理与容器相关的事情,而不具体负责每个任务(Map任务或Reduce任务)自身状态的管理,因为这些管理工作是由ApplicationMaster完成的,ApplicationMaster会通过不断与NodeManager通信来掌握各个任务的执行状态。
YARN的部署:
图:Yarn和Hadoop平台其他组件的统一部署
在集群部署方面,YARN的各个组件是和Hadoop集群中的其他组件进行统一部署的.
Yarn的工作流程:
图:YARN的工作流程图
Yarn的工作流程如下:
用户编写客户端应用程序,向YARN提交应用程序,提交的内容包括ApplicationMaster程序,启动ApplicationMaster的命令、用户程序等。 YARN中的ResourceManager负责接收和处理来自客户端的请求,为应用程序分配一个容器,在该容器中启动一个ApplicationMaster。 ApplicationMaster被创建后会首先向ResourceManager注册。 ApplicationMaster采用轮询的方式向ResourceManager申请资源。 ResourceManager以“容器”的形式向提出申请的ApplicationMaster分配资源。 在容器中启动任务(运行环境、脚本)。 各个任务向ApplicationMaster汇报自己的状态和进度。 应用程序运行完成后,ApplicationMaster向ResourceManager的应用程序管理器注销并关闭自己。
Yarn框架与MapReduce1.0框架的对比分析
从MapReduce1.0框架发展到YARN框架,客户端并没有发生变化,其大部分调用API及接口都保持兼容,因此,原来针对Hadoop1.0开发的代码不用做大的改动,就可以直接放到Hadoop2.0平台上运行。
总体而言,YARN相对于MapReduce1.0来说具有以下优势:
大大减少了承担中心服务功能的ResourceManager的资源消耗。
ApplicationMaster来完成需要大量资源消耗的任务调度和监控。
多个作业对应多个ApplicationMaster,实现了监控分布化。
MapReduce1.0既是一个计算框架,又是一个资源管理调度框架,但是,只能支持MapReduce编程模型。而YARN则是一个纯粹的资源调度管理框架,在它上面可以运行包括MapReduce在内的不同类型的计算框架,只要编程实现相应的ApplicationMaster。
YARN中的资源管理比MapReduce1.0更加高效。
以容器为单位,而不是以slot为单位。
Yarn的发展目标:
YARN的目标就是实现“一个集群多个框架”。
一个企业当中同时存在各种不同的业务应用场景,需要采用不同的计算框架。
MapReduce实现离线批处理 使用Impala实现实时交互式查询分析 使用Storm实现流式数据实时分析 使用Spark实现迭代计算
这些产品通常来自不同的开发团队,具有各自的资源调度管理机制。
为了避免不同类型应用之间互相干扰,企业就需要把内部的服务器拆分成多个集群,分别安装运行不同的计算框架,即“一个框架一个集群”。
导致问题
集群资源利用率低 数据无法共享 维护代价高
图:在Yarn上部署各种计算框架
YARN的目标就是实现“一个集群多个框架”,即在一个集群上部署一个统一的资源。调度管理框架YARN,在YARN之上可以部署其他各种计算框架 由YARN为这些计算框架提供统一的资源调度管理服务,并且能够根据各种计算框架的负载需求,调整各自占用的资源,实现集群资源共享和资源弹性收缩。 可以实现一个集群上的不同应用负载混搭,有效提高了集群的利用率。 不同计算框架可以共享底层存储,避免了数据集跨集群移动。
Yarn HA:
图:YARN HA方案
Yarn中的ResourceManager负责整个集群的资源管理和任务调度,Yarn高可用性方案通过引入冗余的ResourceManager节点的方式,解决了ResourceManager单点故障问题。
Yarn APPMaster容错机制:
图:Yarn APPMaster容错机制
Yarn的资源管理和任务调度
资源管理:
当前Yarn支持内存和CPU两种资源类型的管理和分配。
每个NodeManager可分配的内存和CPU的数量可以通过配置选项设置(可在Yarn服务配置页面配置)。
yarn.nodemanager.resource.memory-mb yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio yarn.nodemanager.resource.cpu-vcore
资源分配模型:
图:资源分配模型
调度器维护一群队列的信息、用户可以向一个或多个队列提交应用。 每次NM心跳的时候,调度器根据一定的规则选择一个队列,再在队列上选择一个应用,尝试在这个应用上分配资源。 调度器会优先匹配本地资源的申请请求,其次是同机架的,最后是任意机器的。
容量调度器:
容量调度器的介绍:
容量调度器使得Hadoop应用能够共享的、多用户的、操作简便的运行在集群上,同时最大化集群的吞吐量和利用率。
容量调度器以队列为单位划分资源,每个队列都有资源使用的下限和上限。每个用户可以设定资源使用上限。管理员可以约束单个队列、用户或者作业的资源使用、支持作业优先级,但不支持抢占。
容量调度器的特点:
容量保证:管理员可为每个队列设置资源最低保证和资源使用上限,所有提交到该队列的应用程序共享这些资源。 灵活性:如果一个队列中的资源有剩余,可以暂时共享给那些需要资源的队列,当该队列有新的应用程序提交,则其他队列释放的资源会归还给该队列。 支持优先级:队列支持任务优先级调度(默认是FIFO)。 多重租赁:支持多用户共享集群和多应用程序同时运行。为防止单个应用程序、用户或者队列独占集群资源,管理员可以为之增加多重约束。 动态更新配置参数:管理员可以根据需要动态修改配置参数,以实现在线集群管理。
容量调度器的任务选择:
调度时,首先按照以下策略选择一个合适队列:
资源利用最低的队列优先,比如同级的两个队列Q1和Q2,它们的容量均为30,而Q1已经使用10,Q2已使用12,则会优先将资源分配给Q1. 最小队列层级优先。例如:QueueA与QueueB.childQueueB,则QueueA优先。 资源回收请求队列优先。
然后按以下策略选择该任务中一个任务:
按照任务优先级和提交时间顺序选择,同时考虑用户资源量限制和内存限制。
队列资源限制:
队列的创建是在多租户页面,当创建一个租户关联Yarn服务时,会创建同名的队列。比如先创建QueueA,QueueB两个租户即对应Yarn两个队列。
队列的资源容量(百分比):
例如,有default,QueueA,QueueB三个队列,每个队列都有一个[队列名].capacity配置。
Default队列容量为整个集群资源的20%。 QueueA队列容量为整个集群资源的10%。 QueueB队列容量为整个集群资源的10%,后台有个影子队列root-default使队列之和达到100%。
共享空闲资源:
由于存在资源共享,因此一个队列使用的资源可能超过其容量,而最多使用资源量可通过该参数限制。 如果某个队列任务较少,可将剩余资源共享给其他队列。例如QueueA的maximum-capacity配置为100,假设当前只有QueueA在运行任务,理论上QueueA可以占用整个集群100%的资源。
用户限制:
每个用户最低资源保障(百分比)
任何时刻,一个队列中每个用户可使用的资源量均由一定的限制,当一个队列中同时运行多个用户的任务时,每个用户的可使用资源量在一个最小值与最大值之间浮动,其中,最大值取决于正在运行的任务数据,而最小值则由minimum-user-limit-percent决定。
例如:设置队列A的这个值为25,即yarn.scheduler.capacity.root.AueueA.minimum-user-limit-percent=25,那么随着任务的用户增加,队列资源的调整如下:
每个用户最多可使用的资源量(所在队列容量的倍数)
queue容量的倍数,用来设置一个user可以获取更多的资源。yarn.scheduler.capacity.root.QueueD.user-limit-factor=1.默认值为1,表示一个user获取的资源容量不能超过queue配置的capacity,无论集群有多少空闲字眼,最多不超过maximum-capacity。
任务限制:
最大活跃任务数:整个集群中允许的最大活跃任务数,包括运行或挂起状态的所有任务,当提交的任务申请数据达到限制以后,新提交的任务将会被拒绝。默认10000。yarn.scheduler.capacity.maximum-applications=10000. 每个队列最大任务数:对于每个队列,可以提交的最大任务数,以QueueA为例,可以在队列配置页面配置,默认是1000,即此队列允许最多1000个活跃任务。 每个用户可以提交的最大任务数:这个数值依赖每个队列最大任务数。假设根据上面的结果,QueueA最多可以提交1000个任务,那么对于每个用户而言,可以向QueueA提交的最大任务数为:1000 yarn.scheduler.capacity.root.QueueA.minimum-user-limit-percent yarn.scheduler.capacity.root.QueueA.user-limit-factor.
Yarn的增强特性
Yarn动态内存管理:
图:Yarn动态内存管理
Yarn基于标签调度:
图:Yarn基于标签调度
常用维护命令
常用性能调优参数:
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