Yarn取代job/tasktracker

时间:2017-01-11  |  来源:cnphp6

转自:http://www.aboutyun.com/thread-7678-1-1.html

 

问题导读:
1、什么是yarn?
2、Yarn 和MapReduce相比,它有什么特殊作用 ?


背景
Yarn是一个分布式的资源管理系统,用以提高分布式的集群环境下的资源利用率,这些资源包括内存、IO、网络、磁盘等。其产生的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer们还可以周期性的在已有的代码上进行修改,可是随着代码的增加以及原MapReduce框架设计的不足,在原MapReduce框架上进行修改变得越来越困难,所以MapReduce的committer们决定从架构上重新设计MapReduce,使下一代的MapReduce(MRv2/Yarn)框架具有更好的扩展性、可用性、可靠性、向后兼容性和更高的资源利用率以及能支持除了MapReduce计算框架外的更多的计算框架。

 

MapReduce框架的不足
l  JobTracker是集群事务的集中处理点,存在单点故障
l  JobTracker需要完成的任务太多,既要维护job的状态又要维护job的task的状态,造成过多的资源消耗
l  在taskTracker端,用map/reduce task作为资源的表示过于简单,没有考虑到cpu、内存等资源情况,当把两个需要消耗大内存的task调度到一起,很容易出现OOM
l  把资源强制划分为map/reduce slot,当只有map task时,reduce slot不能用;当只有reduce task时,map slot不能用,容易造成资源利用不足。

 

 
Yarn架构
               Yarn/MRv2最基本的想法是将原JobTracker主要的资源管理和job调度/监视功能分开作为两个单独的守护进程。有一个全局的ResourceManager(RM)和每个Application有一个ApplicationMaster(AM),Application相当于map-reduce job或者DAG jobs。ResourceManager和NodeManager(NM)组成了基本的数据计算框架。ResourceManager协调集群的资源利用,任何client或者运行着的applicatitonMaster想要运行job或者task都得向RM申请一定的资源。ApplicatonMaster是一个框架特殊的库,对于MapReduce框架而言有它自己的AM实现,用户也可以实现自己的AM,在运行的时候,AM会与NM一起来启动和监视tasks。



ResourceManager
ResourceManager作为资源的协调者有两个主要的组件:Scheduler和ApplicationsManager(AsM)。
Scheduler负责分配最少但满足application运行所需的资源量给Application。Scheduler只是基于资源的使用情况进行调度,并不负责监视/跟踪application的状态,当然也不会处理失败的task。RM使用resource container概念来管理集群的资源,resource container是资源的抽象,每个container包括一定的内存、IO、网络等资源,不过目前的实现只包括内存一种资源。
ApplicationsManager负责处理client提交的job以及协商第一个container以供applicationMaster运行,并且在applicationMaster失败的时候会重新启动applicationMaster。下面阐述RM具体完成的一些功能。



1、  资源调度
Scheduler从所有运行着的application收到资源请求后构建一个全局的资源分配计划,然后根据application特殊的限制以及全局的一些限制条件分配资源。

 

2、  资源监视
Scheduler会周期性的接收来自NM的资源使用率的监控信息,另外applicationMaster可以从Scheduler得到属于它的已完成的container的状态信息。

 

3、  application提交
l  client向AsM获得一个applicationID
l  client将application定义以及需要的jar包文件等上传到hdfs的指定目录,由yarn-site.xml的yarn.app.mapreduce.am.staging-dir指定
l  client构造资源请求的对象以及application的提交上下文发送给AsM
l  AsM接收application的提交上下文
l  AsM根据application的信息向Scheduler协商一个Container供applicationMaster运行,然后启动applicationMaster
l  向该container所属的NM发送launchContainer信息启动该container,也即启动applicationMaster
l  AsM向client提供运行着的AM的状态信息。

 

4、  AM的生命周期
AsM负责系统中所有AM的生命周期的管理。AsM负责AM的启动,当AM启动后,AM会周期性的向AsM发送heartbeat,默认是1s,AsM据此了解AM的存活情况,并且在AM失败时负责重启AM,若是一定时间过后(默认10分钟)没有收到AM的heartbeat,AsM就认为该AM失败了。

 

关于ResourceManager的可用性目前还没有很好的实现,不过Cloudera公司的CDH4.4以后的版本实现了一个简单的高可用性,使用了Hadoop-common项目中HA部分的代码,采用了类似hdfs namenode高可用性的设计,给RM引入了active和standby状态,不过没有与journalnode相对应的角色,只是由zookeeper来负责维护RM的状态,这样的设计只是一个最简单的方案,避免了手动重启RM,离真正的生产可用还有一段距离。
 
NodeManager
NM主要负责启动RM分配给AM的container以及代表AM的container,并且会监视container的运行情况。在启动container的时候,NM会设置一些必要的环境变量以及将container运行所需的jar包、文件等从hdfs下载到本地,也就是所谓的资源本地化;当所有准备工作做好后,才会启动代表该container的脚本将程序启动起来。启动起来后,NM会周期性的监视该container运行占用的资源情况,若是超过了该container所声明的资源量,则会kill掉该container所代表的进程。
另外,NM还提供了一个简单的服务以管理它所在机器的本地目录。Applications可以继续访问本地目录即使那台机器上已经没有了属于它的container在运行。例如,Map-Reduce应用程序使用这个服务存储map output并且shuffle它们给相应的reduce task。
在NM上还可以扩展自己的服务,yarn提供了一个yarn.nodemanager.aux-services的配置项,通过该配置,用户可以自定义一些服务,例如Map-Reduce的shuffle功能就是采用这种方式实现的。
NM在本地为每个运行着的application生成如下的目录结构:

 

 
Container目录下的目录结构如下:
在启动一个container的时候,NM就执行该container的default_container_executor.sh,该脚本内部会执行launch_container.sh。launch_container.sh会先设置一些环境变量,最后启动执行程序的命令。对于MapReduce而言,启动AM就执行org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.MRAppMaster;启动map/reduce task就执行org.apache.hadoop.mapred.YarnChild。
ApplicationMaster
  ApplicationMaster是一个框架特殊的库,对于Map-Reduce计算模型而言有它自己的applicationMaster实现,对于其他的想要运行在yarn上的计算模型而言,必须得实现针对该计算模型的applicaitonMaster用以向RM申请资源运行task,比如运行在yarn上的spark框架也有对应的applicationMaster实现,归根结底,yarn是一个资源管理的框架,并不是一个计算框架,要想在yarn上运行应用程序,还得有特定的计算框架的实现。由于yarn是伴随着MRv2一起出现的,所以下面简要概述MRv2在yarn上的运行流程。



MRv2运行流程:
1、  MR JobClient向resourceManager(AsM)提交一个job
2、  AsM向Scheduler请求一个供MR AM运行的container,然后启动它
3、  MR AM启动起来后向AsM注册
4、  MR JobClient向AsM获取到MR AM相关的信息,然后直接与MR AM进行通信
5、  MR AM计算splits并为所有的map构造资源请求
6、  MR AM做一些必要的MR OutputCommitter的准备工作
7、  MR AM向RM(Scheduler)发起资源请求,得到一组供map/reduce task运行的container,然后与NM一起对每一个container执行一些必要的任务,包括
资源本地化等
8、  MR AM 监视运行着的task 直到完成,当task失败时,申请新的container运行失败的task
9、  当每个map/reduce task完成后,MR AM运行MR OutputCommitter的cleanup 代码,也就是进行一些收尾工作
10、当所有的map/reduce完成后,MR AM运行OutputCommitter的必要的job commit或者abort APIs
11、MR AM退出。
 
Yarn上写应用程序     
    在yarn上写应用程序并不同于我们熟知的MapReduce应用程序,必须牢记yarn只是一个资源管理的框架,并不是一个计算框架,计算框架可以运行在yarn上。我们所能做的就是向RM申请container,然后配合NM一起来启动container。就像MRv2一样,jobclient请求用于MR AM运行的container,设置环境变量和启动命令,然后交由NM去启动MR AM,随后map/reduce task就由MR AM全权负责,当然task的启动也是由MR AM向RM申请container,然后配合NM一起来启动的。所以要想在yarn上运行非特定计算框架的程序,我们就得实现自己的client和applicationMaster。另外我们自定义的AM需要放在各个NM的classpath下,因为AM可能运行在任何NM所在的机器上。