Yarn實現原理和管理是怎樣的

Yarn實現原理和管理是怎樣的

引言

Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop生態系統中的一個資源管理框架，主要用于管理和調度集群中的資源。Yarn的出現解決了Hadoop 1.x中JobTracker的單點故障和擴展性問題，使得Hadoop能夠更好地支持多用戶、多任務的環境。本文將深入探討Yarn的實現原理和管理方式，幫助讀者更好地理解和使用Yarn。

Yarn的架構

Yarn的架構主要由以下幾個組件組成：

1. ResourceManager（RM）：負責整個集群的資源管理和調度。它有兩個主要組件：

   • Scheduler：負責分配資源給各個應用程序，但不負責監控或跟蹤應用程序的狀態。
   • ApplicationsManager：負責接收應用程序的提交請求，為應用程序分配第一個容器（Container）以啟動ApplicationMaster，并在應用程序失敗時重新啟動ApplicationMaster。

2. NodeManager（NM）：運行在集群中的每個節點上，負責管理單個節點的資源。它負責啟動和監控容器，并向ResourceManager報告資源使用情況。

3. ApplicationMaster（AM）：每個應用程序都有一個ApplicationMaster，負責與ResourceManager協商資源，并與NodeManager合作執行和監控任務。

4. Container：Yarn中的資源抽象，表示一定數量的CPU、內存等資源。應用程序的任務在容器中運行。

Yarn的工作流程

Yarn的工作流程可以分為以下幾個步驟：

1. 應用程序提交：用戶提交應用程序到ResourceManager。
2. ApplicationMaster啟動：ResourceManager為應用程序分配一個容器，并啟動ApplicationMaster。
3. 資源請求：ApplicationMaster向ResourceManager請求資源。
4. 資源分配：ResourceManager根據調度策略分配資源給ApplicationMaster。
5. 任務執行：ApplicationMaster與NodeManager合作，在分配的容器中啟動任務。
6. 任務監控：ApplicationMaster監控任務的執行情況，并在任務失敗時重新啟動任務。
7. 應用程序完成：應用程序完成后，ApplicationMaster向ResourceManager注銷，并釋放資源。

Yarn的調度器

Yarn提供了多種調度器，以滿足不同的調度需求。常見的調度器包括：

1. FIFO Scheduler：先進先出調度器，按照提交順序依次執行應用程序。
2. Capacity Scheduler：容量調度器，將集群資源劃分為多個隊列，每個隊列可以配置一定的資源容量。
3. Fair Scheduler：公平調度器，動態調整資源分配，使得所有應用程序能夠公平地共享資源。

Capacity Scheduler

Capacity Scheduler是Yarn中最常用的調度器之一。它將集群資源劃分為多個隊列，每個隊列可以配置一定的資源容量。Capacity Scheduler的主要特點包括：

• 隊列層次結構：支持多級隊列，可以靈活地組織和管理資源。
• 資源保證：每個隊列都有一定的資源保證，確保關鍵應用程序能夠獲得足夠的資源。
• 彈性資源分配：當某個隊列的資源未被充分利用時，可以臨時分配給其他隊列使用。

Fair Scheduler

Fair Scheduler是另一種常用的調度器，其主要目標是實現資源的公平分配。Fair Scheduler的主要特點包括：

• 動態資源分配：根據應用程序的需求動態調整資源分配，確保所有應用程序能夠公平地共享資源。
• 最小資源保證：可以為每個隊列配置最小資源保證，確保關鍵應用程序能夠獲得足夠的資源。
• 權重配置：可以為不同的隊列配置不同的權重，以控制資源分配的優先級。

Yarn的資源管理

Yarn的資源管理主要包括以下幾個方面：

1. 資源抽象：Yarn將集群中的資源抽象為容器（Container），每個容器包含一定數量的CPU、內存等資源。
2. 資源請求：ApplicationMaster向ResourceManager請求資源時，可以指定所需的資源量（如CPU核數、內存大小等）。
3. 資源分配：ResourceManager根據調度策略和集群資源情況，分配資源給ApplicationMaster。
4. 資源監控：NodeManager負責監控每個節點的資源使用情況，并向ResourceManager報告。

資源隔離

Yarn通過容器（Container）實現資源的隔離。每個容器運行一個任務，并且容器之間相互隔離，確保任務之間不會相互干擾。Yarn支持多種資源隔離機制，包括：

• CPU隔離：通過Cgroups或Docker等技術實現CPU資源的隔離。
• 內存隔離：通過Cgroups或Docker等技術實現內存資源的隔離。

資源限制

Yarn允許管理員為每個隊列或用戶配置資源限制，以防止某個應用程序或用戶占用過多的資源。常見的資源限制包括：

• 最大資源限制：限制每個隊列或用戶能夠使用的最大資源量。
• 最小資源保證：為每個隊列或用戶配置最小資源保證，確保關鍵應用程序能夠獲得足夠的資源。

Yarn的高可用性

Yarn通過以下機制實現高可用性：

1. ResourceManager高可用：Yarn支持ResourceManager的高可用性（HA），通過主備模式實現。當主ResourceManager發生故障時，備用ResourceManager會自動接管工作。
2. ApplicationMaster容錯：當ApplicationMaster發生故障時，ResourceManager會自動重新啟動ApplicationMaster，并恢復應用程序的執行。
3. NodeManager容錯：當某個NodeManager發生故障時，ResourceManager會將任務重新分配到其他健康的NodeManager上執行。

Yarn的監控和管理

Yarn提供了豐富的監控和管理工具，幫助管理員更好地管理和優化集群資源。常見的監控和管理工具包括：

1. Yarn Web UI：Yarn提供了一個Web界面，用于查看集群資源使用情況、應用程序狀態、隊列信息等。
2. Yarn命令行工具：Yarn提供了一系列命令行工具，用于提交應用程序、查看應用程序狀態、管理隊列等。
3. Metrics：Yarn支持將集群的監控數據導出到外部系統（如Ganglia、Graphite等），以便進行更深入的分析和監控。

Yarn Web UI

Yarn Web UI是Yarn提供的一個Web界面，用戶可以通過瀏覽器訪問該界面，查看集群的資源使用情況、應用程序狀態、隊列信息等。Yarn Web UI的主要功能包括：

• 集群概覽：顯示集群的總資源量、已用資源量、可用資源量等信息。
• 應用程序列表：顯示當前正在運行的應用程序列表，包括應用程序ID、狀態、提交時間、運行時間等。
• 應用程序詳情：點擊某個應用程序，可以查看該應用程序的詳細信息，包括任務列表、資源使用情況、日志等。
• 隊列信息：顯示各個隊列的資源使用情況、資源限制等信息。

Yarn命令行工具

Yarn提供了一系列命令行工具，用于提交應用程序、查看應用程序狀態、管理隊列等。常見的命令行工具包括：

• yarn application：用于提交、查看和管理應用程序。例如，yarn application -list可以列出當前正在運行的應用程序。
• yarn node：用于查看和管理集群中的節點。例如，yarn node -list可以列出集群中的所有節點。
• yarn queue：用于查看和管理隊列。例如，yarn queue -status可以查看某個隊列的狀態。

總結

Yarn作為Hadoop生態系統中的資源管理框架，通過其靈活的架構和豐富的功能，有效地解決了Hadoop 1.x中的資源管理和調度問題。Yarn的架構包括ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container等組件，通過調度器、資源管理、高可用性和監控管理等機制，實現了對集群資源的高效管理和調度。通過本文的介紹，讀者可以更好地理解Yarn的實現原理和管理方式，從而在實際應用中更好地使用和優化Yarn。