Hadoop框架:Yarn基本結構和運行原理

本文源碼:GitHub·點這裏 || GitEE·點這裏java

1、Yarn基本結構

Hadoop三大核心組件:分佈式文件系統HDFS、分佈式計算框架MapReduce,分佈式集羣資源調度框架Yarn。Yarn並非在Hadoop初期就有的,是在Hadoop升級發展才誕生的,典型的Master-Slave架構。git

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Yarn包括兩個主要進程:資源管理器Resource-Manager,節點管理器Node-Manager。github

資源管理器算法

  • 一般部署在獨立的服務器,處理客戶端請求;
  • 處理集羣中的資源分配和調度管理;

節點管理器spring

  • 管理當前節點上的資源;
  • 執行處理各類具體的命令;
  • 監視節點資源狀況,並上報資源管理器;

ApplicationMaster編程

  • 提供容錯能力,切割數據;
  • 給應用程序申請資源並分配任務;

Container設計模式

  • Yarn中的一個動態資源分配的概念;
  • 容器包含了必定量的內存、CPU等計算資源;
  • 由NodeManager進程啓動和管理;

2、基本執行流程

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  • 向Yarn提交MapReduce應用程序程序進行調度;
  • RM組件返回資源提交路徑和ApplicationId;
  • RM進程NM進程通訊,根據集羣資源分配容器;
  • 將MRAppMaster分發到上面分配的容器上面;
  • 運行所需資源提交到HDFS上申請運行MRAppMaster;
  • RM通過上述操做把客戶端請求轉換爲Task任務;
  • 容器中運行的就是Map或者Reduce任務;
  • 任務在運行期間和MRAppMaster通訊上報狀態;
  • 任務執行結束後進程註銷而且釋放容器資源;

MapReduce應用開發遵循Yarn規範的MapReduceApplicationMaster,因此能夠在Yarn上運行,其它計算框架若是也遵照該規範,這樣就實現資源的統一調度管理。服務器

3、資源調度器

調度器的基本做用就是根據節點資源的使用狀況和做業需求,將任務調度到各個節點上執行。單理解任務隊列的話關鍵的因素有以下幾個:進出方式,優先級,容量等。數據結構

Hadoop做業調度器主要有三種:FIFO、CapacityScheduler和FairScheduler,默認的資源調度器是CapacityScheduler。架構

先進先出調度器

FIFO一種批處理調度器,調度策略先按照做業的優先級高低,再按照到達時間的前後選擇被執行的做業。

容量調度器

CapacityScheduler支持多個隊列,每一個隊列可配置必定的資源量,每一個隊列採用FIFO調度策略,計算隊列中正在運行的任務書和計算資源的比值,選中比值小相對空閒的隊列,而後安裝做業優先級和提交時間的排序。爲了防止同一個用戶的做業獨佔隊列中的資源,該調度器會對同一用戶提交的做業所佔資源量進行限定。

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例如上面圖例,假設100個slot分爲三個隊列(ABC),按照以下分配規則:隊列A給20%的資源,隊列B給50%的資源,隊列C給30%的資源;三個隊列都按照任務的前後順序依次執行,上面的job十一、job2一、job31是最早運行,也是並行運行。

公平調度器

和容量調度器原理相似,支持多隊列多用戶,每一個隊列中的資源量能夠配置,同一隊列中的做業公平共享隊列中全部資源。

好比有三個隊列(ABC),每一個隊列中的job按照優先級分配資源,優先級越高分配的資源越多,可是每一個job都會分配到資源以確保公平。在資源有限的狀況下,每一個job理想狀況下得到的計算資源與實際得到的計算資源存在一種差距,,這個差距就叫作缺額。在同一個隊列中,job的資源缺額越大,越先得到資源優先執行,做業是按照缺額的高低來前後執行的。

4、源代碼地址

GitHub·地址
https://github.com/cicadasmile/big-data-parent
GitEE·地址
https://gitee.com/cicadasmile/big-data-parent

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