hadoop_yarn详解

YARN秒懂

• YARN定义
• 基础架构
• • ResourceManager
  • NodeManager
  • ApplicationMaster
  • Container
• 工作流程
• 资源调度器
• • [FIFO Scheduler](#FIFO Scheduler)
  • [Capacity Scheduler](#Capacity Scheduler)
  • [Fair Scheduler](#Fair Scheduler)
• 常用命令

YARN定义

YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的一个框架，它负责在Hadoop集群中调度工作，管理资源，并为用户提供运行各种类型的应用程序的环境

基础架构

ResourceManager

1. 处理客户端请求
2. 监控NodeManager
3. 启动或监控ApplicationMater
4. 资源的分配与调度

NodeManager

1. 管理单个节点上的资源
2. 处理来自ResourceManager的命令
3. 处理来自ApplicationMaster的命令

ApplicationMaster

1. 为应用程序申请资源并分配给内部的任务
2. 任务的监控与容错

Container

1. 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

工作流程

1. 作业提交1-3

2. 作业初始化4-7

3. 任务分配8-9

4. 任务运行10-13

5. 进度和状态更新

    YARN中的任务将其进度和状态返回给应用管理器, 客户端每秒向应用管理器请求进度更新, 展示给用户

6. 作业完成

    客户端除了向应用管理器请求作业进度外, 每5分钟会来检查作业是否完成
    作业完成之后, 应用管理器和Container会清理工作状态。作业的信息会被作业历史服务器存储以备之后用户核查

资源调度器

FIFO Scheduler

First In First Out，单队列，根据作业的提交顺序执行任务

Capacity Scheduler

容量调度器，Apache hadoop3.2.3默认调度器，是Yahoo开发的多用户调度器

容量调度器特点

1. 多队列：每个队列可配置一定的资源量，每个队列采用FIFO调度策略
2. 容量保证：管理员可为每个队列设置最低资源保证和资源使用上限
3. 灵活性：如果一个队列中资源有剩余，可以暂时共享给那些需要资源的队列，而一旦该队列有新的任务提交，则其他队列借调的资源会归还给该队列
4. 多租户：支持多用户共享集群和多应用程序同时进行，为防止同一个用户的作业独占资源，调度器会对同一个用户提交的作业所占资源进行限定

容量调度器资源分配算法

• 队列资源分配

    从root用户开始，使用深度优先算法，优先选择资源占用率最低的队列分配资源

• 作业资源分配

    默认按照提交作业的优先级和提交时间顺序分配资源

• 容器资源分配

    按照容器的优先级分配资源；
    如果优先级相同，按照数据本地原则：（同HDFS机架感知策略）
    	1）任务和数据在同一节点
    	2）任务和数据在同一机架
    	3）任务和数据不在同一节点也不在同一机架

Fair Scheduler

公平调度器是Facebook开发的多用户调度器

公平调度器的特点

同队列所有任务共享资源，在时间尺度上获得公平的资源

与容量调度器的相同点

1. 多队列：支持多队列作业，
2. 容量保证：管理员可为每个队列设置最低资源保证和资源使用上限
3. 灵活性：有剩余的资源可以暂时共享给那些需要资源的队列
4. 多租户：支持多用户共享集群和多应用程序同时进行

与容量调度器的不同点

• 核心调度策略不同

    容量调度器：优先选择资源利用率低的队列
    公平调度器：优先选择对资源缺额比例大的

• 每个队列可以单独设置资源分配方式

    容量调度器：FIFO、DRF
    公平调度器：FIFO、FAIR、DRF

缺额

公平调度器的设计目标是：在时间尺度上，所有作业获得公平的资源。某一时刻一个作业应获资源和实际获取资源的差距叫"缺额"

公平调度器列队资源分配方式

• FIFO策略

    公平调度器每个队列资源分配策略为FIFO时，此时公平调度器相当于容量调度器

• FAIR策略

    Fair策略（默认）是一种基本最大最小公平算法实现的资源多路复用方式，默认情况下，每个队列内部采用该方式分配资源，无论有几个应用程序，平均分配当前的资源
    资源分配流程和容量调度器一致：
    	1）选择队列
    	2）选择作业
    	3）选择容器
    	每一步都按照公平策略分配资源
    	
    公平策略
    	
    	实际最小份额： mindshare = Min(资源需求量，配置的最小资源)
    	是否饥饿：    isNeedy = 资源使用量 < mindshare(实际最小份额)
    	资源分配比：   minShareRatio = 资源使用量 / Max(mindshare, 1)
    	资源使用权重比：useToWeigthRatio = 资源使用量 / 权重

• DRF策略

    DRF（Dominant Resource Fairness）,之前说的资源都是单一标准，比如只考虑内存（Yarn默认），但很多时候我们资源有很多种，
    例如内存、CPU等，DRF策略是对不同应用进行不同资源（内存和CPU）的合理比例分配

常用命令

8088端口查看的信息

• 查看任务列表

yarn application -list

• 查看任务状态

yarn application -status <applicationid>

• 根据任务状态查询列表

yarn application -list -appStates <status>

<status>如下

• 查看任务log

yarn logs -applicationId <applicationid>

• 查看节点状态

yarn node -list -all

• 查看队列状态

yarn queue -status default