yarn的筆記

 

1、基本架構

YARN是Hadoop 2.0中的資源管理系統，它的基本設計思想是將MRv1中的JobTracker拆分紅了兩個獨立的服務：一個全局的資源管理器ResourceManager和每一個應用程序特有的ApplicationMaster。

其中ResourceManager負責整個系統的資源管理和分配，而ApplicationMaster負責單個應用程序的管理。

 

2、 YARN基本組成結構

YARN整體上仍然是Master/Slave結構，在整個資源管理框架中，ResourceManager爲Master，NodeManager爲Slave，ResourceManager負責對各個NodeManager上的資源進行統一管理和調度。當用戶提交一個應用程序時，須要提供一個用以跟蹤和管理這個程序的ApplicationMaster，它負責向ResourceManager申請資源，並要求NodeManger啓動能夠佔用必定資源的任務。因爲不一樣的ApplicationMaster被分佈到不一樣的節點上，所以它們之間不會相互影響。在本小節中，咱們將對YARN的基本組成結構進行介紹。

圖2-9描述了YARN的基本組成結構，YARN主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster（圖中給出了MapReduce和MPI兩種計算框架的ApplicationMaster，分別爲MR AppMstr和MPI AppMstr）和Container等幾個組件構成。

 

 

 

1.ResourceManager（RM）

RM是一個全局的資源管理器，負責整個系統的資源管理和分配。它主要由兩個組件構成：調度器（Scheduler）和應用程序管理器（Applications Manager，ASM）。

（1）調度器

調度器根據容量、隊列等限制條件（如每一個隊列分配必定的資源，最多執行必定數量的做業等），將系統中的資源分配給各個正在運行的應用程序。

須要注意的是，該調度器是一個「純調度器」，它再也不從事任何與具體應用程序相關的工做，好比不負責監控或者跟蹤應用的執行狀態等，也不負責從新啓動因應用執行失敗或者硬件故障而產生的失敗任務，這些均交由應用程序相關的ApplicationMaster完成。調度器僅根據各個應用程序的資源需求進行資源分配，而資源分配單位用一個抽象概念「資源容器」（Resource Container，簡稱Container）表示，Container是一個動態資源分配單位，它將內存、CPU、磁盤、網絡等資源封裝在一塊兒，從而限定每一個任務使用的資源量。此外，該調度器是一個可插拔的組件，用戶可根據本身的須要設計新的調度器，YARN提供了多種直接可用的調度器，好比Fair Scheduler和Capacity Scheduler等。

（2） 應用程序管理器

應用程序管理器負責管理整個系統中全部應用程序，包括應用程序提交、與調度器協商資源以啓動ApplicationMaster、監控ApplicationMaster運行狀態並在失敗時從新啓動它等。

2. ApplicationMaster（AM）

用戶提交的每一個應用程序均包含1個AM，主要功能包括：

與RM調度器協商以獲取資源（用Container表示）；

將獲得的任務進一步分配給內部的任務；

與NM通訊以啓動/中止任務；

監控全部任務運行狀態，並在任務運行失敗時從新爲任務申請資源以重啓任務。

當前YARN自帶了兩個AM實現，一個是用於演示AM編寫方法的實例程序distributedshell，它能夠申請必定數目的Container以並行運行一個Shell命令或者Shell腳本；另外一個是運行MapReduce應用程序的AM—MRAppMaster，咱們將在第8章對其進行介紹。此外，一些其餘的計算框架對應的AM正在開發中，好比Open MPI、Spark等。

3. NodeManager（NM）

NM是每一個節點上的資源和任務管理器，一方面，它會定時地向RM彙報本節點上的資源使用狀況和各個Container的運行狀態；另外一方面，它接收並處理來自AM的Container啓動/中止等各類請求。

4. Container

Container是YARN中的資源抽象，它封裝了某個節點上的多維度資源，如內存、CPU、磁盤、網絡等，當AM向RM申請資源時，RM爲AM返回的資源即是用Container表示的。YARN會爲每一個任務分配一個Container，且該任務只能使用該Container中描述的資源。

須要注意的是，Container不一樣於MRv1中的slot，它是一個動態資源劃分單位，是根據應用程序的需求動態生成的。截至本書完成時，YARN僅支持CPU和內存兩種資源，且使用了輕量級資源隔離機制Cgroups進行資源隔離。

 

3、 YARN工做流程

當用戶向YARN中提交一個應用程序後，YARN將分兩個階段運行該應用程序：

第一個階段是啓動ApplicationMaster；

第二個階段是由ApplicationMaster建立應用程序，爲它申請資源，並監控它的整個運行過程，直到運行完成。

如圖2-11所示，YARN的工做流程分爲如下幾個步驟：

 

 

 

步驟1　用戶向YARN中提交應用程序，其中包括ApplicationMaster程序、啓動ApplicationMaster的命令、用戶程序等。

步驟2　ResourceManager爲該應用程序分配第一個Container，並與對應的Node-Manager通訊，要求它在這個Container中啓動應用程序的ApplicationMaster。

步驟3　ApplicationMaster首先向ResourceManager註冊，這樣用戶能夠直接經過ResourceManager查看應用程序的運行狀態，而後它將爲各個任務申請資源，並監控它的運行狀態，直到運行結束，即重複步驟4~7。

步驟4　ApplicationMaster採用輪詢的方式經過RPC協議向ResourceManager申請和領取資源。

步驟5　一旦ApplicationMaster申請到資源後，便與對應的NodeManager通訊，要求它啓動任務。

步驟6　NodeManager爲任務設置好運行環境（包括環境變量、JAR包、二進制程序等）後，將任務啓動命令寫到一個腳本中，並經過運行該腳本啓動任務。

步驟7　各個任務經過某個RPC協議向ApplicationMaster彙報本身的狀態和進度，以讓ApplicationMaster隨時掌握各個任務的運行狀態，從而能夠在任務失敗時從新啓動任務。

     在應用程序運行過程當中，用戶可隨時經過RPC向ApplicationMaster查詢應用程序的當前運行狀態。

步驟8　應用程序運行完成後，ApplicationMaster向ResourceManager註銷並關閉本身。

 

 

4、 多角度理解YARN

可將YARN看作一個雲操做系統，它負責爲應用程序啓動ApplicationMaster（至關於主線程），而後再由ApplicationMaster負責數據切分、任務分配、啓動和監控等工做，而由ApplicationMaster啓動的各個Task（至關於子線程）僅負責本身的計算任務。當全部任務計算完成後，ApplicationMaster認爲應用程序運行完成，而後退出。

5、通訊協議：

YARN通訊協議，RPC協議是鏈接各個組件的「大動脈」，瞭解不一樣組件之間的RPC協議有助於咱們更深刻地學習YARN框架。在YARN中，任何兩個需相互通訊的組件之間僅有一個RPC協議，而對於任何一個RPC協議，通訊雙方有一端是Client，另外一端爲Server，且Client老是主動鏈接Server的，所以，YARN實際上採用的是拉式(pull-based)通訊模型。如圖2-10所示，箭頭指向的組件是RPC Server，而箭頭尾部的組件是RPC Client，YARN主要由如下幾個RPC協議組成：

JobClient(做業提交客戶端)與RM之間的協議—ApplicationClientProtocol：JobClient經過該RPC協議提交應用程序、查詢應用程序狀態等。

Admin(管理員)與RM之間的通訊協議—ResourceManagerAdministrationProtocol：Admin經過該RPC協議更新系統配置文件，好比節點黑白名單、用戶隊列權限等。

AM與RM之間的協議—ApplicationMasterProtocol：AM經過該RPC協議向RM註冊和撤銷本身，併爲各個任務申請資源。

AM與NM之間的協議—ContainerManagementProtocol：AM經過該RPC要求NM啓動或者中止Container，獲取各個Container的使用狀態等信息。

NM與RM之間的協議—ResourceTracker：NM經過該RPC協議向RM註冊，並定時發送心跳信息彙報當前節點的資源使用狀況和Container運行狀況。

   

 

Yarn的組件及協議詳解：http://blog.csdn.net/u011007180/article/details/52425368