大数据课程D4——hadoop的YARN

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▲ 本章节目的

⚪ 了解YARN的概念和结构；

⚪ 掌握YARN的资源调度流程；

⚪ 了解Hadoop支持的资源调度器：FIFO、Capacity、Fair；

⚪ 掌握YARN的完全分布式结构和常见问题；

⚪ 掌握YARN的服役新节点操作；

一、简介

1. 概述

1. Another Resource Negotiator - 迄今另一个资源调度器) - 负责任务管理和资源调度。

2. YARN是Hadoop2.X开始出现的，也是Hadoop2.X中最重要的特性之一。也正是因为YARN的出现，导致Hadoop1.X和Hadoop2.X不兼容。

3. 产生原因：

a. 内部原因：

Ⅰ. 在Hadoop1.X中，没有YARN的说法，此时MapReduce分为主进程JobTracker和从进程TaskTracker。JobTracker只允许存在1个，容易出现单点故障。

Ⅱ. JobTracker负责对外接收任务，接收到任务之后需要将任务拆分成子任务(MapTask和ReduceTask)。JobTracker拆分完任务之后，将子任务分配给从进程TaskTracker。JobTracker会监控每一个TaskTracker的执行情况。在官方文档中，每一个JobTracker最多能够管理4000个TaskTracker。如果TaskTracker数量过多，导致JobTracker的效率成别下降，甚至于导致JobTracker的崩溃。

b. 外部原因：

Ⅰ. Hadoop产生的时候，市面上并没有太多的大数据框架，因此Hadoop在刚开始涉及的时候，只考虑MapReduce的资源调度问题。

Ⅱ. 后来随着大数据的发展，产生了越来越多的计算框架，很大一部分的框架都是围绕着Hadoop使用，因为Hadoop没有考虑其他框架的资源调度问题，所以这些计算框架就产生了资源调度冲突。
4. YARN的结构：
a. 主进程ResourceManager：

Ⅰ. 负责对外接收请求

Ⅱ. 负责管理NodeManager

Ⅲ. 负责管理ApplicationMaster
b. 从进程NodeManager：
Ⅰ. 执行任务。

Ⅱ. 负责管理本节点上的资源。
c. 辅助进程ApplicationMaster：负责管理具体的子任务。

2. 流程

1. 当ResourceManager收到客户端提交的任务之后，会先将这个任务临时存储下来，等待NodeManager的心跳。

2. 当ResourceManager收到NodeManager的心跳之后，会在心跳响应中将Job任务返回给NodeManager。

3. NodeManager通过心跳响应之后，收到任务之后，就会在本节点内部开启一个ApplicationMaster进程，然后将Job任务交给这个ApplicationMaster处理。

4. ApplicationMaster收到任务之后，会将Job任务来进行拆分，拆分成子任务。例如，如果是一个MapReduce程序，那么拆分成MapTask和ReduceTask。

5. 拆分完成之后，ApplicationMaster会给ResourceManager发送请求申请资源。

6. ResourceManager收到请求之后，将请求交给内部组件ResourceScheduler处理。

7. ResourceScheduler收到请求之后，会将资源的描述封装成一个Container对象返回给ApplicationMaster。

8. ApplicationMaster收到资源之后，会对资源进行二次拆分，分配给具体的子任务，然后将子任务分配到不同的NodeManager上执行，并且ApplicationMaster还会监控这些子任务的执行。

9. 如果子任务执行失败，那么ApplicationMaster监控到之后，会自动的重启这个失败的子任务，或者会自动的将失败的子任务分配到其他的节点上重新执行。

10. 当Job任务结束之后，ApplicationMaster会ResourceManager发送请求，同时请求注销自己。
    

3. ResourceScheduler - 资源调度器

1. 在Hadoop中，目前为止，支持3种资源调度器：FIFO(先进先出)，Capacity(资源容量)以及Fair(公平)。

2. FIFO(先进先出)：

a. 在Hadoop2.X中，默认使用是这个资源调度器，但是Hadoop3.X发生变化。

b. 底层会为维系唯一的队列，任务会先进入队列，然后从队列头获取任务，为这个任务分配资源。如果资源不充足的情况下，后入队的任务就会被阻塞。

3. Capacity(资源容量)：

a. 在Hadoop3.X中，默认使用的是这个资源调度器。

b. 这个资源调度器中，可以维系多个队列，每一个队列维系FIFO的规则。默认情况下，这个调度器中只有1个队列default。

c. 如果资源调度器中维系了多个队列，那么可以为每一个队列设置资源分配比。在提交任务的时候，可以将任务提交到不同的队列中。

4. Fair(公平资源)：

a. 在这个资源调取其中，也可以维系多个队列。

b. 这个队列中可以保证每一个在时间上是相对公平中 - 即任务在队列中是进行轮询的。

二、完全分布式结构

1. 结构

2. 常见问题

1. 在第一次关闭Hadoop之前，先修改stop-dfs.sh和stop-yarn.sh中的内容。将start-dfs.sh中添加的内容放到stop-dfs.sh中，将start-yarn.sh中的内容放到stop-yarn.sh中。

2. 在Hadoop集群中，一定要先启动Zookeeper再启动Hadoop。

3. 以后再次启动Hadoop，只需要通过start-all.sh即可启动。

4. 在执行命令的时候，出现了Name or service not known或者UnknownHost之类的异常，那么先检查主机名是否写对；再检查/etc/hostname或者是/etc/hosts文件是否配置正确。

5. 在进行ssh的时候需要输入密码，需要重新进行免密。

6. 在执行命令的时候，出现了command not found，那么先检查命令是否配置正确；然后再检查/etc/profile中的环境变量是否配置正确；最后确定对/etc/profile文件修改之后是否进行了重新生效source。

7. 在格式化的时候，出现了HA is not enabled/HA is not available之类的异常，那么说明Hadoop和当前系统出现了兼容性问题 - 重装系统。

8. 如果执行命令的时候出现了IllegalArgument之类的异常，那么说明命令或者参数写错了。

9. 如果启动之后，发现缺少了QuorumPeerMain，那么Zookeeper启动失败。

10. 如果启动之后，发现缺少了NameNode/DataNode/JournalNode/ DFSZKFailoverController进程，可以试图通过hdfs --daemon start namenode/datanode/journalnode/zkfc来单独这个进程，例如hdfs --daemon start datanode。

11. 如果启动之后，发现缺少了ResourceManager/NodeManage进程，那么可以试图通过yarn --daemon start resourcemanager/nodemanager来单独启动这个进程，例如yarn --daemon start nodemanager。

12. 如果在启动的时候，出现process already running as xxx，那么先kill -9 xxx，然后再单独重新启动。

13. 在NameNode格式化的时候，如果格式化失败，那么改错之后，先删除掉/home/software/hadoop-3.1.3/tmp/dfs/name目录，再重新格式化。

三、扩展

1. 服役新节点

1. 先修改新节点的主机名
   vim /etc/hostname

#将主机名改为对应的名字，例如hadoop04

2. 进行主机名和IP的映射
   vim /etc/hosts

#需要将所有云主机的IP和主机名都进行映射

cd /etc/

#远程拷贝给其他主机

scp -r hosts root@hadoop01:$PWD

scp -r hosts root@hadoop02:$PWD

scp -r hosts root@hadoop03:$PWD

3. 重启
   reboot

4. 配置免密码互通
   ssh-keygen

ssh-copy-id root@hadoop01

ssh hadoop01 --- 如果不需要密码，则输入logout

ssh-copy-id root@hadoop02

ssh hadoop02 --- 如果不需要密码，则输入logout

ssh-copy-id root@hadoop03

ssh hadoop03 --- 如果不需要密码，则输入logout

5. 所有的主机都需要和新添加的节点进行免密
   ssh-copy-id root@hadoop04

ssh hadoop04 --- 如果不需要密码，则输入logout

6. 从其他节点拷贝一个Hadoop安装目录到第四个节点上
   cd /home/software/

scp -r hadoop-3.1.3 root@hadoop04:$PWD

7. 新添加的节点上，进入Hadoop的安装目录，然后删除对应的目录
   cd /home/software/hadoop-3.1.3/

rm -rf tmp

rm -rf logs/

8. 新节点配置环境变量
   vim /etc/profile

#在文件末尾添加

export HADOOP_HOME=/home/software/hadoop-3.1.3

export PATH=PATH:HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

#保存退出，重新生效

source /etc/profile

9. 启动DataNode
   hdfs --daemon start datanode

10. 启动YARN
    yarn --daemon start nodemanager

2. Federation HDFS - 联邦HDFS

1. 当前HDFS架构的弊端：

a. NameNode会将元数据维系在内存中。实际开发中，一台服务器大概能腾出50G左右的内存给NameNode来使用，也就意味着一台服务器大概能存储3亿~4亿条元数据，经过计算，意味着NameNode所管理的集群大概能够存储12~15PB的数据。但是在现在的开发中，很多大型企业的数据量已经超过上百PB，原始的NameNode架构就不能满足这个需求。

b. NameNode无法做到程序的隔离。所有的元数据都维系在一个NameNode上，意味着如果某一个任务占用的资源比较多，那么就会影响其他在进行的任务。

c. 所有的请求都只能访问这唯一的一个NameNode，此时NameNode的并发量就成了整个HDFS的并发瓶颈。

2. 在联邦HDFS中，可以利用多个节点同时作为NameNode对外接收请求，在请求之前，需要将HDFS中的路径于NameNode之间来进行映射。每一个路径必须对应某一个NameNode。

3. 在联邦HDFS中，所有的请求不再集中于某一个节点上而是分散到不同的节点上，从而提高了集群的并发量的上限。

4. 因为不同路径分别对应了不同的节点，此时某一个节点上资源被过多的占用，例如节点的磁盘的IO资源占用比较多，并不会影响其他的节点的读写。

5. 因为利用多个NameNode来实现功能，此时元数据也不再集中于一个节点上，而是分散到多个节点上，大大的提高了集群的数据量容纳的上限。

6. 在联邦HDFS中，要求所有的NameNode的BlockPoolID必须一致。