【云小课】EI第38课 MRS基础原理之YARN组件介绍

为了实现一个Hadoop集群的集群共享、可伸缩性和可靠性，并消除早期MapReduce框架中的JobTracker性能瓶颈，Hadoop社区引入了统一的资源管理框架YARN。

YARN是将JobTracker的两个主要功能（资源管理和作业调度/监控）分离，主要方法是创建一个全局的ResourceManager（RM）和若干个针对应用程序的ApplicationMaster（AM）。

在原生的YARN资源调度机制中，如果先提交的MapReduce Job长时间地占据整个Hadoop集群的资源，会使得后提交的Job一直处于等待状态，直到Running中的Job执行完并释放资源。

MRS集群提供了任务优先级调度机制。此机制允许用户定义不同优先级的Job，后启动的高优先级Job能够获取运行中的低优先级Job释放的资源；低优先级Job未启动的计算容器被挂起，直到高优先级Job完成并释放资源后，才被继续启动。

YARN结构

YARN分层结构的本质是ResourceManager。这个实体控制整个集群并管理应用程序向基础计算资源的分配。ResourceManager将各个资源部分（计算、内存、带宽等）精心安排给基础NodeManager（YARN的每节点代理）。ResourceManager还与Application Master一起分配资源，与NodeManager一起启动和监视它们的基础应用程序。

Application Master管理一个在YARN内运行的应用程序的每个实例。Application Master负责协调来自ResourceManager的资源，并通过NodeManager监视容器的执行和资源使用（CPU、内存等的资源分配）。

NodeManager管理一个YARN集群中的每个节点。NodeManager提供针对集群中每个节点的服务，从监督对一个容器的终生管理到监视资源和跟踪节点健康。MRv1通过插槽管理Map和Reduce任务的执行，而NodeManager管理抽象容器，这些容器代表着可供一个特定应用程序使用的针对每个节点的资源。

名称

描述

Client

YARN Application客户端，用户可以通过客户端向ResourceManager提交任务，查询Application运行状态等。

ResourceManager(RM)

负责集群中所有资源的统一管理和分配。接收来自各个节点（NodeManager）的资源汇报信息，并根据收集的资源按照一定的策略分配给各个应用程序。

NodeManager(NM)

NodeManager（NM）是YARN中每个节点上的代理，管理Hadoop集群中单个计算节点，包括与ResourceManger保持通信，监督Container的生命周期管理，监控每个Container的资源使用（内存、CPU等）情况，追踪节点健康状况，管理日志和不同应用程序用到的附属服务（auxiliary service）。

ApplicationMaster(AM)

即图中的App Mstr，负责一个Application生命周期内的所有工作。包括：与RM调度器协商以获取资源；将得到的资源进一步分配给内部任务（资源的二次分配）；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。

Container

Container是YARN中的资源抽象，封装了某个节点上的多维度资源，如内存、CPU、磁盘、网络等（目前仅封装内存和CPU），当AM向RM申请资源时，RM为AM返回的资源便是用Container表示。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。

在YARN中，资源调度器是以层级队列方式组织资源的，这种组织方式有利于资源在不同队列间分配和共享，进而提高集群资源利用率。如下图所示，Superior Scheduler和Capacity Scheduler的核心资源分配模型相同。

调度器会维护队列的信息。用户可以向一个或者多个队列提交应用。每次NM心跳的时候，调度器会根据一定规则选择一个队列，再选择队列上的一个应用，并尝试在这个应用上分配资源。若因参数限制导致分配失败，将选择下一个应用。选择一个应用后，调度器会处理此应用的资源申请。其优先级从高到低依次为：本地资源的申请、同机架的申请，任意机器的申请。

YARN原理

新的Hadoop MapReduce框架被命名为MRv2或YARN。YARN主要包括ResourceManager、ApplicationMaster与NodeManager三个部分。

ResourceManager

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。主要由两个组件构成：调度器（Scheduler）和应用程序管理器（Applications Manager）。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。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Container表示。Container是一个动态资源分配单位，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。

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等。

NodeManager

NM是每个节点上的资源和任务管理器，一方面，会定时向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，接收并处理来自AM的Container启动/停止等请求。

ApplicationMaster

AM负责一个Application生命周期内的所有工作。包括：

与RM调度器协商以获取资源。

将得到的资源进一步分配给内部的任务(资源的二次分配)。

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。

Yarn作业提交示例

MRS集群的创建您可参考创建集群。

Yarn客户端的安装您可以参考安装客户端。

以客户端安装用户，登录安装客户端的节点。执行以下命令，切换到客户端安装目录。

cd /opt/Bigdata/client source bigdata_env

若集群开启了Kerberos认证，需提前准备具有Kafka操作权限的用户并进行认证。

kinit 组件业务用户

提交一个Yarn任务：

yarn jar HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar pi 100 10

登录集群FusionInsight Manager主页界面，单击进入“Yarn”，打开“ResourceManager(主机名，主）”，可以进入Yarn WebUI页面。

切换为作业执行用户，可查看当前作业的运行详情及资源占用情况。

YARN作业运行完成。

... Peak Reduce Physical memory (bytes)=242061312 Peak Reduce Virtual memory (bytes)=5654482944 Shuffle Errors BAD_ID=0 CONNECTION=0 IO_ERROR=0 WRONG_LENGTH=0 WRONG_MAP=0 WRONG_REDUCE=0 File Input Format Counters Bytes Read=11800 File Output Format Counters Bytes Written=97 Job Finished in 115.117 seconds Estimated value of Pi is 3.14800000000000000000

关于YARN租户及提交作业过程中的调度介绍，请参考《MRS 多租户介绍》。

好了，本期云小课就介绍到这里，快去体验MapReduce(MRS)更多功能吧！猛戳这里

EI智能体 MapReduce Yarn

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