03 Yarn 原理介绍

Yarn 原理介绍
大纲:
Hadoop 架构介绍
YARN 产生的背景
YARN 基础架构及原理
 
Hadoop的1.X架构的介绍
 
03 Yarn 原理介绍
03 Yarn 原理介绍
在1.x中的NameNodes只可能有一个,虽然可以通过SecondaryNameNode与NameNode进行数据同步备份,但是总会存在一定的时延,如果NameNode挂掉,但是如果有部份数据还没有同步到SecondaryNameNode上,还是可能会存在着数据丢失的问题。
 

包含两层:

Namespace

l 包含目录、文件以及块的信息

l 支持对Namespace相关文件系统的操作,如增加、删除、修改以及文件和目录的展示

Block Storage Service包含两部份

l 块管理(在Namenode中实现的)

提供数据节点群集成员的登记,并定期通过心跳进行检查。

提供块报告以及块的存储位置的维护

提供对块的操作,如对块进行增删改的操作及获取块的存储地址

对块的复本的的复制以及存储位置的管理

l 存储 - 提供Datanode进行数据的本地存储,并提供读写的操作

弊端:

1.扩展性差

2.可靠性差

3.资源利用率低

4.无法支持多种计算框架

Hadoop的2.X架构的介绍
在2.X中,HDFS的变化,主要体现在增强了NameNode的水平扩展及可用性,可以同时部署多个NameNode,这些NameNodes之间是相互独立,也就是说他们不需要相互协调,DataNode同时在所有NameNodes注册,做为他们共有的存储节点,并向定时向所有的这些NameNodes发送心跳块使用情况的报告,并处理所有NameNodes向其发送的指令。
 

存储块池(Block Pool)

一个存储块池是由一组存储块组成,它属于一个单独的Namespace(Namenode),集群中所有存储块池的存储块都是存放在Datanodes中的。每个存储块池与其它的存储块池都是独立管理的,因而其在为新的块生成Block IDs时,就不需要与其它Namespace(Namenode)中的存储块池进行协作,即使一个Namespace(Namenode)挂掉了,也不会使得Datanodes中的块被访问不到,因为其它Namespace(Namenode)中的存储块池也存放了Datanodes中所有存储块的信息。

一个命名空间(Namespace)和它的块池一起被称为命名空间向量。它是一个自包含的管理单元。当一个Namenode/namespace被删除,存储于Datanodes中的相应的存储块池也会被删除掉,在集群的更新过程中,每个命名空间向量都是以一个整体进行升级的。

集群ID(ClusterID)

集群ID的加入,是用于确认集群中所有的节点,也可以在格式化其它Namenodes时指定集群ID,并使其加入到某个集群中。

YARN的基础构架

YARN 是一种Hadoop资源管理器,它是一个通用资源管理系统,可谓上层应用提供统一的资源广利和调度,它的引入为几圈在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大的好处

应用场景

通用的统一的资源管理系统:

1.长应用程序

2.短应用程序

03 Yarn 原理介绍

 03 Yarn 原理介绍

Yarn的优点

大大减小了 JobTracker(也就是现在的 ResourceManager)的资源消耗,并且让监测每一个 Job 子任务 (tasks) 状态的程序分布式化了,更安全、更优美。
在新的 Yarn 中,ApplicationMaster 是一个可变更的部分,用户可以对不同的编程模型写自己的 AppMst,让更多类型的编程模型能够跑在 Hadoop 集群中,可以参考 hadoop Yarn 官方配置模板中的 mapred-site.xml 配置。
对于资源的表示以内存为单位 ( 在目前版本的 Yarn 中,没有考虑 cpu 的占用 ),比之前以剩余 slot 数目更合理。
老的框架中,JobTracker 一个很大的负担就是监控 job 下的 tasks 的运行状况,现在,这个部分就扔给 ApplicationMaster 做了,而 ResourceManager 中有一个模块叫做 ApplicationsMasters( 注意不是 ApplicationMaster),它是监测 ApplicationMaster 的运行状况,如果出问题,会将其在其他机器上重启。
Container 是 Yarn 为了将来作资源隔离而提出的一个框架。这一点应该借鉴了 Mesos 的工作,目前是一个框架,仅仅提供 java 虚拟机内存的隔离,hadoop 团队的设计思路应该后续能支持更多的资源调度和控制 , 既然资源表示成内存量,那就没有了之前的 map slot/reduce slot 分开造成集群资源闲置的尴尬情况。

YARN的核心思想

将JobTracker和TaskTacker进行分离,它由下面几大构成组件:
a. 一个全局的资源管理器 ResourceManager
b.ResourceManager的每个节点代理 NodeManager
c. 表示每个应用的 ApplicationMaster
d. 每一个ApplicationMaster拥有多个Container在NodeManager上运行

ResourceManager(RM)

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。它主要由两个组件构成:调度器(Scheduler)和应用程序管理器(Applications Manager,ASM)。
调度器 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。需要注意的是,该调度器是一个“纯调度器”,它不再从事任何与具体应用程序相关的工作,比如不负责监控或者跟踪应用的执行状态等,也不负责重新启动因应用执行失败或者硬件故障而产生的失败任务,这些均交由应用程序相关的ApplicationMaster完成。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“资源容器”(Resource Container,简称Container)表示,Container是一个动态资源分配单位,它将内存、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它等。

ApplicationMaster(AM)

用户提交的每个应用程序均包含一个AM,主要功能包括:
与RM调度器协商以获取资源(用Container表示);
将得到的任务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。
当前YARN自带了两个AM实现,一个是用于演示AM编写方法的实例程序distributedshell,它可以申请一定数目的Container以并行运行一个Shell命令或者Shell脚本;另一个是运行MapReduce应用程序的AM—MRAppMaster。
注:RM只负责监控AM,在AM运行失败时候启动它,RM并不负责AM内部任务的容错,这由AM来完成。

NodeManager(NM)

NM是每个节点上的资源和任务管理器,一方面,它会定时地向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,它接收并处理来自AM的Container启动/停止等各种请求。

Container

Container是YARN中的资源抽象,它封装了某个节点上的多维度资源,如内存、CPU、磁盘、网络等,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。
注:1. Container不同于MRv1中的slot,它是一个动态资源划分单位,是根据应用程序的需求动态生成的。
2. 现在YARN仅支持CPU和内存两种资源,且使用了轻量级资源隔离机制Cgroups进行资源隔离。
YARN的资源管理和执行框架都是按主/从范例实现的——Slave ---节点管理器(NM)运行、监控每个节点,并向集群的Master---资源管理器(RM)报告资源的可用性状态,资源管理器最终为系统里所有应用分配资源。
特定应用的执行由ApplicationMaster控制,ApplicationMaster负责将一个应用分割成多个任务,并和资源管理器协调执行所需的资源,资源一旦分配好,ApplicationMaster就和节点管理器一起安排、执行、监控独立的应用任务。
需要说明的是, YARN不同服务组件的通信方式采用了事件驱动的异步并发机制,这样可以简化系统的设计。
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