大数据-yarn（一）

                                  大数据-yarn（一）

yarn（资源调度管理平台）的介绍

• Apache Hadoop YARN(Yet Another Resource Negotiator)是Hadoop的子项目，为分离Hadoop2.0资源管理和计算组件而引入
• YRAN具有足够的通用性，可以支持其它的分布式计算模式

 yarn的架构

YARN是经典的主从（master/slave）架构

• YARN服务由一个ResourceManager（RM）和多个NodeManager（NM）构成
• ResourceManager为主节点（master）
• NodeManager为从节点（slave）

 ApplicationMaster可以在容器内运行任何类型的任务。例如，MapReduce, ApplicationMaster请求容器启动map或reduce任务，而Giraph ApplicationMaster请求容器运行Giraph任务。

ResourceManager

• ResourceManager是YARN中的 master 角色
• RM是一个全局的资源管理器，集群只有一个对外提供服务
  • 负责整个系统的资源管理和分配
  • 包括处理客户端请求
  • 启动/监控 ApplicationMaster
  • 监控 NodeManager、资源的分配与调度
• RM主要由两个组件构成：
  • 调度器（Scheduler）
  • 应用程序管理器（Applications Manager，ASM）
• 调度器Scheduler
  • 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。
• 应用程序管理器Applications Manager，ASM
  • 应用程序管理器主要负责管理整个系统中所有应用程序
  • 接收job的提交请求
  • 为应用分配第一个 Container(容器) 来运行 ApplicationMaster
    • 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

NodeManager

 

• NodeManager 是YARN中的 slave 角色
• NodeManager ：
  • 每个计算节点，运行一个NodeManager进程；通过心跳（每秒 yarn.resourcemanager.nodemanagers.heartbeat-interval-ms ）上报节点的资源状态(磁盘，内存，cpu等使用信息)
  • 它负责接收 ResourceManager 的资源分配请求，分配具体的 Container 给应用。
• 负责监控并报告 Container 使用信息给 ResourceManager。
• 功能：
  • NodeManager 监控本节点上的资源使用情况和各个 Container 的运行状态（cpu和内存等资源）
  • 接收及处理来自 ResourceManager 的命令请求，分配 Container 给应用的某个任务；
  • 定时地向RM汇报以确保整个集群平稳运行，RM 通过收集每个 NodeManager 的报告信息来追踪整个集群健康状态的，而 NodeManager 负责监控自身的健康状态；
  • 处理来自 ApplicationMaster 的请求；
  • 管理着所在节点每个 Container 的生命周期；
  • 管理每个节点上的日志；
  • 当一个节点启动时，它会向 ResourceManager 进行注册并告知 ResourceManager 自己有多少资源可用。
  • 在运行期，通过 NodeManager 和 ResourceManager 协同工作，这些信息会不断被更新并保障整个集群发挥出最佳状态。
  • NodeManager 只负责管理自身的 Container，它并不知道运行在它上面应用的信息。负责管理应用信息的组件是 ApplicationMaster

​​​​​​​Container

• Container 是 YARN 中的资源抽象
  • YARN以Container为单位分配资源
  • 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 表示的
• 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。
• Container 和集群NodeManager节点的关系是：
  • 一个NodeManager节点可运行多个 Container
  • 但一个 Container 不会跨节点。
  • 任何一个 job 或 application 必须运行在一个或多个 Container 中
  • 在 Yarn 框架中，ResourceManager 只负责告诉 ApplicationMaster 哪些 Containers 可以用
  • ApplicationMaster 还需要去找 NodeManager 请求分配具体的 Container。
• 需要注意的是
  • Container 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
  • 目前为止，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。
• 功能：
  • 对task环境的抽象；
  • 描述一系列信息；
  • 任务运行资源的集合（cpu、内存、io等）；
  • 任务运行环境

​​​​​​​ApplicationMaster

• 功能：
  • 获得数据分片；
  • 为应用程序申请资源并进一步分配给内部任务（TASK）；
  • 任务监控与容错；
  • 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情况。
• ApplicationMaster 与 ResourceManager 之间的通信
  • 是整个 Yarn 应用从提交到运行的最核心部分，是 Yarn 对整个集群进行动态资源管理的根本步骤
  • Yarn 的动态性，就是来源于多个Application 的 ApplicationMaster 动态地和 ResourceManager 进行沟通，不断地申请、释放、再申请、再释放资源的过程。

​​​​​​​ JobHistoryServer

作业历史服务

记录在yarn中调度的作业历史运行情况。

在yarn-site.xml中如下属性指定的节点上。

 运行命令启动

 mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

启动成功后会出现JobHistoryServer进程，可以从19888端口进行查看日志详细信息。

Timeline Server

用来写日志服务数据 , 一般来写与第三方结合的日志服务数据(比如spark等)

timeline Server是对jobhistoryserver功能的有效补充，jobhistoryserver只能对mapreduce类型的作业信息进行记录，而timeline Server除了记录jobhistoryserver作业运行过程中信息之外，还记录更细粒度的信息，比如任务在哪个队列中运行，运行任务时设置的用户是哪个用户。

根据官网的解释jobhistoryserver只能记录mapreduce应用程序的记录，timelineserver功能更强大,但不是替代jobhistory两者是功能间的互补关系。

来源：CSDN

作者：海恋北斗星

链接：https://blog.csdn.net/zy12306/article/details/104695899