Yarn是一个资源调度平台,负责为运算程序提供服务器运算资源,相当于一个分布式的操作系统平台,而mapreduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序Yarn是一个资源调度平台,负责为运算程序提供服务器运算资源,相当于一个分布式的操作系统平台,而mapreduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序。
YARN的基本设计思想是将MapReduce V1中的JobTracker拆分为两个独立的服务:ResourceManager和ApplicationMaster。ResourceManager负责整个系统的资源管理和分配,ApplicationMaster负责单个应用程序的的管理。
- ResourceManager
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,接收来自各个NodeManager的资源汇报信息,并把这些信息按照一定的策略分配给各个ApplicationMaster。
它主要由两个部分组成:调度器(Scheduler)和应用程序管理器(Application Manager)。
调度器根据容量、队列等限制条件,将系统中的资源分配给正在运行的应用程序,在保证容量、公平性和服务等级的前提下,优化集群资源利用率,让所有的资源都被充分利用 。
应用程序管理器负责管理整个系统中的所有的应用程序,包括应用程序的提交、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启它。
- ApplicationMaster
用户提交的一个应用程序会对应于一个ApplicationMaster,它的主要功能有: - 与RM调度器协商以获得资源,资源以Container表示。
- 将得到的任务进一步分配给内部的任务。
- 与NM通信以启动/停止任务。
- 监控所有的内部任务状态,并在任务运行失败的时候重新为任务申请资源以重启任务。
- nodeManager
NodeManager是每个节点上的资源和任务管理器,一方面,它会定期地向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,他接收并处理来自AM的Container启动和停止请求。 - container
Container是YARN中的资源抽象,封装了各种资源。一个应用程序会分配一个Container,这个应用程序只能使用这个Container中描述的资源。
不同于MapReduceV1中槽位slot的资源封装,Container是一个动态资源的划分单位,更能充分利用资源。
YARN的重要概念
- yarn并不清楚用户提交的程序的运行机制
- yarn只提供运算资源的调度(用户程序向yarn申请资源,yarn就负责分配资源)
- yarn中的主管角色叫ResourceManager
- yarn中具体提供运算资源的角色叫NodeManager
这样一来,yarn其实就与运行的用户程序完全解耦,就意味着yarn上可以运行各种类型的分布式运算程序(mapreduce只是其中的一种),比如mapreduce、storm程序,spark程序,tez ……
所以,spark、storm等运算框架都可以整合在yarn上运行,只要他们各自的框架中有符合yarn规范的资源请求机制即可
Yarn就成为一个通用的资源调度平台,从此,企业中以前存在的各种运算集群都可以整合在一个物理集群上,提高资源利用率,方便数据共享
YARN的资源调度流程
当jobclient向YARN提交一个应用程序后,YARN将分两个阶段运行这个应用程序:一是启动ApplicationMaster;第二个阶段是由ApplicationMaster创建应用程序,为它申请资源,监控运行直到结束。
YARN的资源调度三种模型
在Yarn中有三种调度器可以选择:FIFO Scheduler ,Capacity Scheduler,Fair Scheduler。
Apache版本的hadoop默认使用的是Capacity Scheduler调度方式。CDH版本的默认使用的是Fair Scheduler调度方式
FIFO Scheduler(先来先服务):
FIFO Scheduler把应用按提交的顺序排成一个队列,这是一个先进先出队列,在进行资源分配的时候,先给队列中最头上的应用进行分配资源,待最头上的应用需求满足后再给下一个分配,以此类推。
FIFO Scheduler是最简单也是最容易理解的调度器,也不需要任何配置,但它并不适用于共享集群。大的应用可能会占用所有集群资源,这就导致其它应用被阻塞,比如有个大任务在执行,占用了全部的资源,再提交一个小任务,则此小任务会一直被阻塞。
Capacity Scheduler(能力调度器):
对于Capacity调度器,有一个专门的队列用来运行小任务,但是为小任务专门设置一个队列会预先占用一定的集群资源,这就导致大任务的执行时间会落后于使用FIFO调度器时的时间。
Fair Scheduler(公平调度器):
在Fair调度器中,我们不需要预先占用一定的系统资源,Fair调度器会为所有运行的job动态的调整系统资源。
Original: https://www.cnblogs.com/winter0730/p/15404035.html
Author: cos晓风残月
Title: Hadoop生态二—Hadoop资源管理调度平台Yarn
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