yarn的原理及MR在yarn上的执行

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了yarn的原理及MR在yarn上的执行相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

1.1 YARN 基本架构

YARNHadoop 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ResourceManagerMasterNodeManagerSlaveResourceManager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。

YARN主要由ResourceManagerNodeManagerApplicationMaster(图中给出了MapReduceMPI两种计算框架的ApplicationMaster,分别为MR AppMstrMPI AppMstr)和Container等几个组件构成。

1.ResourceManagerRM

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 ManagerASM)。

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 SchedulerCapacity 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. ApplicationMasterAM

用户提交的每个应用程序均包含1AM,主要功能包括:

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;

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,我们将在第8章对其进行介绍。此外,一些其他的计算框架对应的AM正在开发中,比如Open MPISpark等。

 

3. NodeManagerNM

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AMContainer启动/停止等各种请求。

 

4. Container

ContainerYARN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AMRM申请资源时,RMAM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的执行流程

 

 技术分享图片

 

从图中可以看出,流程主要分为两阶段:

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。

 

以上是关于yarn的原理及MR在yarn上的执行的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

[第二章] spark-yarn原理分析

yarn 原理

新 Hadoop Yarn 框架原理及运作机制

YARN框架原理及运行机制

数据分析工具篇——spark计算原理

YARN原理介绍