一、YARN基本概念
YARN是一个分布式资源调度系统,专门用来给分布式计算程序提供计算资源的,而且YARN只负责进行资源的提供,不管计算程序的逻辑,因此YARN这个软件非常的成功,因为YARN不关注程序计算逻辑,因此只要是分布式计算程序,只要满足YARN的运行要求,那么就可以在YARN上进行运行,由YARN进行资源调度。spark、flink等等分布式计算程序都可以在YARN上运行。
二、YARN的基本架构组成
YARN之所以提供分布式计算资源,主要原因就是因为YARN的设计架构。
1、ResourceManager:YARN集群的管理者
- 1、负责进行资源的配置
- 2、负责整个集群的状态
- 3、接受客户端或者applicationmaster的资源申请
2、NodeManager
- 1、负责接受RM给NM分配的task任务(就是资源的打包任务)
- 2、负责启动Container容器(打包的计算程序所需的运行资源)
以上两个组成,YARN启动之后就会有的进程。
3、Container
封装了一组计算资源的容器,包含了计算程序所需的资源,资源的具体的配额都是客户端或者ApplicationMaster去向RM申请。
4、ApplicationMaster
任何一个分布式计算程序如果想在YARN上运行,分布式计算程序必须能启动一个ApplicationMaster进程,比如MR程序在YARN上运行就会启动MRAppcationMaster。这个进程不是由YARN自带的,而是分布式计算程序想在YARN上运行,分布式计算程序必须得有这么一个进程。
YARN的工作核心,YARN之所以不知道分布式计算程序的计算逻辑,还能给分布式计算程序提供资源,全凭借ApplicationMaster的存在,ApplicationMaster是分布式程序运行的核心,监控分布式计算程序有没有运行成功、负责向RM申请分布式程序运行的资源。
当有分布式计算程序在YARN上运行的时候,才会出现这两个进程。
三、YARN的详细工作流程–运行MapReduce
(0)MR程序提交到客户端所在的节点
(1)yarnrunner向ResourceManager申请一个application。
(2)RM将该应用程序的资源路径返回给yarnrunner
(3)该程序将运行所需资源提交到HDFS上
(4)程序资源提交完毕后,申请运行MRAppMaster
(5)RM将用户的请求初始化成一个task
(6)其中一个NodeManager领取到task任务。
(7)该NodeManager创建容器Container,并产生MRAppmaster
(8)Container从HDFS上拷贝资源到本地
(9)MRAppmaster向RM 申请运行MapTask容器
(10)RM将运行MapTask任务分配给另外两个NodeManager,另外两个NodeManager分别领取任务并创建容器。
(11)MR向两个接收到任务的NodeManager发送程序启动脚本,这两个NodeManager分别启动MapTask,MapTask对数据分区排序。
(12)MRAppmaster向RM申请2个容器,运行ReduceTask。
(13)ReduceTask向MapTask获取相应分区的数据。
(14)程序运行完毕后,MR会向RM注销自己。
四、YARN的资源调度器问题
YARN在进行资源分配的时候,RM需要先将client或者AM申请的资源初始化成为一个task任务,资源的task任务不是直接下发给NM,而是先把task任务给加入到一个RM的调度器当中,由调度器在合适的时机下发任务给NM。
YARN中一共三种的资源调度器:
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FIFIO资源调度器
- 是一种队列调度器,每一个任务加入到调度器中,按照时间的先后依次排列,给NM下发任务的时候,是先来的先分配,后来等待集群资源充足继续分配。
只有一个队列,队列使用的集群中所有的资源。 - 特点:如果有些任务比较重要,必须排队,只有等到队列中你排到了最前面了才会给你分配。
- Hadoop1.x版本YARN默认的调度器机制
- 是一种队列调度器,每一个任务加入到调度器中,按照时间的先后依次排列,给NM下发任务的时候,是先来的先分配,后来等待集群资源充足继续分配。
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容量调度器
- 也是一个队列调度器,但是多个队列并行进行分配,每一个队列具备YARN集群中的部分资源。在同一个时刻,可以下发多个任务。
- Hadoop2.x和hadoop3.x默认调度器
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公平调度器
- 也是可以具备多个队列,每个队列具备集群中的部分资源,不一样的地方在于每一个队列中的任务不等待,每一个任务都会启动,均匀的享有集群的资源。
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修改:yarn-site.xml
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yarn.resourcemanager.scheduler.class org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler
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默认使用的容量调度器,容量调度器可以有多个队列,每一个队列占用集群的部分资源,默认情况下容量调度只有一个队列default,队列占有集群的所有资源,如果配置容量调度器的第二个队列:capacity-scheduler.xml。
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<property> <name>yarn.scheduler.capacity.root.queues</name> <value>default,queueA</value> <description> The queues at the this level (root is the root queue). </description> </property> 容量调度器有几个队列
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<!-- default 队列占用的资源容量百分比 40% --> <property> <name>yarn.scheduler.capacity.root.default.capacity</name> <value>40</value> </property> <!-- default 队列占用的最大资源容量百分比 60%--> <property> <name>yarn.scheduler.capacity.root.default.maximum-capacity</name> <value>60</value> </property>
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如果要配置多个队列,保证多个队列的capacity加起来是100,每一个队列的最大占用容量要大于等于配置队列容量。
五、YARN的web网站问题
YARN提供一个web网站,http://ip:8088,通过这个web网站,可以查看YARN集群的资源信息和队列信息,以及可以查看YARN上运行的分布式计算程序的状态以及运行的日志输出。
存在问题
- 1、YARN记录的分布式运行程序,只是本次开启有效,如果YARN关闭重启了,那么以前在YARN上运行的日志全部消失了。
- 2、YARN记录的分布式运行程序,在网站上看不到详细的日志信息,因此后期维护或者查看MR运行信息就很麻烦了。
解决上述问题的方案
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第一步:配置MapReduce的历史服务器JobHistory,可以帮助YARN记忆以前开启的时候运行的MR程序。
历史服务器的配置主要在mapred-site.xml文件中配置,主要配置两项-
<property> <name>mapreduce.jobhistory.address</name> <value>single:10020</value> </property> <property> <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name> <value>single:19888</value> </property>
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如果使用历史服务器,必须启动历史服务器,如果不启动,历史服务器不会记录YARN上运行的分布式计算程序
mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-702097.html
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第二步:配置YARN聚合MapReduce运行日志信息–可以在YARN的web界面查看MR的详细日志
配置yarn-site.xml文件文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-702097.html-
<!-- 日志聚集功能启动 --> <property> <name>yarn.log-aggregation-enable</name> <value>true</value> </property> <!-- 日志保留时间设置7天 --> <property> <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name> <value>604800</value> </property> <property> <name>yarn.log.server.url</name> <value>http://single:19888/jobhistory/logs</value> </property>
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到了这里,关于Hadoop的第三大组成:YARN框架的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!