Hadoop Yarn 框架原理及運作機制

1.1 YARN 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拆分成了兩個獨立的服務:一個全局的資源管理器ResourceManager和每個應用程序特有的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。


1.2 YARN基本組成結構

YARN總體上仍然是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,需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啓動可以佔用一定資源的任務。由於不同的ApplicationMaster被分佈到不同的節點上,因此它們之間不會相互影響。在本小節中,我們將對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(如每個隊列分配一定的資源,最多執行一定數量的作業等),將系統中的資源分配給各個正在運行的應用程序。

需要注意的是,該調度器是一個“純調度器”,它不再從事任何與具體應用程序相關的工作,比如不負責監控或者跟蹤應用的執行狀態等,也不負責重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起,從而限定每個任務使用的資源量。此外,該調度器是一個可插拔的組件,用戶可根據自己的需要設計新的調度器,YARN提供了多種直接可用的調度器,比如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所有應用程序,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重新啓動它等。

2. ApplicationMaster(AM)

用戶提交的每個應用程序均包含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);

將得到的任務進一步分配給內部的任務;

與NM通信以啓動/停止任務;

監控所有任務運行狀態,並在任務運行失敗時重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,它可以申請一定數目的Container以並行運行一個Shell命令或者Shell腳本;另一個是運行MapReduce應用程序的AM—MRAppMaster,我們將在第8章對其進行介紹。此外,一些其他的計算框架對應的AM正在開發中,比如Open MPI、Spark等。

3. NodeManager(NM)

NM是每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情況和各個Container的運行狀態;另一方面,它接收並處理來自AM的Container啓動/停止等各種請求

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返回的資源便是用Container表示的。YARN會爲每個任務分配一個Container,且該任務只能使用該Container中描述的資源。

需要注意的是,Container不同於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。


1.3  YARN工作流程

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創建應用程序,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的工作流程分爲以下幾個步驟:

     


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通信,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,這樣用戶可以直接通過ResourceManager查看應用程序的運行狀態,然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採用輪詢的方式通過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通信,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,並通過運行該腳本啓動任務。

步驟7 各個任務通過某個RPC協議向ApplicationMaster彙報自己的狀態和進度,以讓ApplicationMaster隨時掌握各個任務的運行狀態,從而可以在任務失敗時重新啓動任務。

     在應用程序運行過程中,用戶可隨時通過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註銷並關閉自己。


1.4 多角度理解YARN

可將YARN看做一個雲操作系統,它負責爲應用程序啓動ApplicationMaster(相當於主線程),然後再由ApplicationMaster負責數據切分、任務分配、啓動和監控等工作,而由ApplicationMaster啓動的各個Task(相當於子線程)僅負責自己的計算任務。當所有任務計算完成後,ApplicationMaster認爲應用程序運行完成,然後退出。

   

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