hadoop2 yarn的流程(转)

转载 2018-06-08 00:53 阅读(144)次

最近复习hadoop,在CSDN上看了一篇介绍yarn的,很清晰,转载过来自己留着复习看

原地址:https://blog.csdn.net/zmx729618/article/details/73321316


.1 YARN 基本架构
YARN是Hadoop 2.0中的资源管理系统,它的基本设计思想是将MRv1中的JobTracker拆分成了两个独立的服务:一个全局的资源管理器ResourceManager和每个应用程序特有的ApplicationMaster。


其中ResourceManager负责整个系统的资源管理和分配,而ApplicationMaster负责单个应用程序的管理。




1.2 YARN基本组成结构


YARN总体上仍然是Master/Slave结构,在整个资源管理框架中,ResourceManager为Master,NodeManager为Slave,ResourceManager负责对各个NodeManager上的资源进行统一管理和调度。当用户提交一个应用程序时,需要提供一个用以跟踪和管理这个程序的ApplicationMaster,它负责向ResourceManager申请资源,并要求NodeManger启动可以占用一定资源的任务。由于不同的ApplicationMaster被分布到不同的节点上,因此它们之间不会相互影响。在本小节中,我们将对YARN的基本组成结构进行介绍。


图2-9描述了YARN的基本组成结构,YARN主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster(图中给出了MapReduce和MPI两种计算框架的ApplicationMaster,分别为MR AppMstr和MPI AppMstr)和Container等几个组件构成。



1.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(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。


2. ApplicationMaster(AM)


用户提交的每个应用程序均包含1个AM,主要功能包括:


与RM调度器协商以获取资源(用Container表示);


将得到的任务进一步分配给内部的任务;


与NM通信以启动/停止任务;


监控所有任务运行状态,并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务。


当前YARN自带了两个AM实现,一个是用于演示AM编写方法的实例程序distributedshell,它可以申请一定数目的Container以并行运行一个Shell命令或者Shell脚本;另一个是运行MapReduce应用程序的AM—MRAppMaster,此外,一些其他的计算框架对应的AM正在开发中,比如Open MPI、Spark等。


3. NodeManager(NM)


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的运行状态;另一方面,它接收并处理来自AM的Container启动/停止等各种请求。
4. 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,且该任务只能使用该Container中描述的资源。


需要注意的是,Container不同于MRv1中的slot,它是一个动态资源划分单位,是根据应用程序的需求动态生成的。截至本书完成时,YARN仅支持CPU和内存两种资源,且使用了轻量级资源隔离机制Cgroups进行资源隔离。






1.3  YARN工作流程


当用户向YARN中提交一个应用程序后,YARN将分两个阶段运行该应用程序:


第一个阶段是启动ApplicationMaster;


第二个阶段是由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。


如图2-11所示,YARN的工作流程分为以下几个步骤:




步骤1 用户向YARN中提交应用程序,其中包括ApplicationMaster程序、启动ApplicationMaster的命令、用户程序等。


步骤2 ResourceManager为该应用程序分配第一个Container,并与对应的Node-Manager通信,要求它在这个Container中启动应用程序的ApplicationMaster。


步骤3 ApplicationMaster首先向ResourceManager注册,这样用户可以直接通过ResourceManager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,即重复步骤4~7。


步骤4 ApplicationMaster采用轮询的方式通过RPC协议向ResourceManager申请和领取资源。


步骤5 一旦ApplicationMaster申请到资源后,便与对应的NodeManager通信,要求它启动任务。


步骤6 NodeManager为任务设置好运行环境(包括环境变量、JAR包、二进制程序等)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。


步骤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。


     在应用程序运行过程中,用户可随时通过RPC向ApplicationMaster查询应用程序的当前运行状态。


步骤8 应用程序运行完成后,ApplicationMaster向ResourceManager注销并关闭自己。






1.4 多角度理解YARN


可将YARN看做一个云操作系统,它负责为应用程序启动ApplicationMaster(相当于主线程),然后再由ApplicationMaster负责数据切分、任务分配、启动和监控等工作,而由ApplicationMaster启动的各个Task(相当于子线程)仅负责自己的计算任务。当所有任务计算完成后,ApplicationMaster认为应用程序运行完成,然后退出。




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