Hadoop基础（三十）：Yarn资源调度器

Yarn资源调度器

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。

1 Yarn基本架构

YARN主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container等组件构成，如图4-23所示。

图4-23 Yarn基本架构

2 yarn 工作机制

1．Yarn运行机制，如图4-24所示。

 

图4-24  Yarn工作机制

 

2．工作机制详解

 

（1）MR程序提交到客户端所在的节点。

 

（2）YarnRunner向ResourceManager申请一个Application。

 

（3）RM将该应用程序的资源路径返回给YarnRunner。

 

（4）该程序将运行所需资源提交到HDFS上。

 

（5）程序资源提交完毕后，申请运行mrAppMaster。

 

（6）RM将用户的请求初始化成一个Task。

 

（7）其中一个NodeManager领取到Task任务。

 

（8）该NodeManager创建容器Container，并产生MRAppmaster。

 

（9）Container从HDFS上拷贝资源到本地。

 

（10）MRAppmaster向RM 申请运行MapTask资源。

 

（11）RM将运行MapTask任务分配给另外两个NodeManager，另两个NodeManager分别领取任务并创建容器。

 

（12）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。

 

（13）MrAppMaster等待所有MapTask运行完毕后，向RM申请容器，运行ReduceTask。

 

（14）ReduceTask向MapTask获取相应分区的数据。

 

（15）程序运行完毕后，MR会向RM申请注销自己。

3 作业提交全过程

1．作业提交过程之YARN，如图4-25所示。

 

图4-25 作业提交过程之Yarn

作业提交全过程详解

（1）作业提交

第1步：Client调用job.waitForCompletion方法，向整个集群提交MapReduce作业。

第2步：Client向RM申请一个作业id。

第3步：RM给Client返回该job资源的提交路径和作业id。

第4步：Client提交jar包、切片信息和配置文件到指定的资源提交路径。

第5步：Client提交完资源后，向RM申请运行MrAppMaster。

（2）作业初始化

第6步：当RM收到Client的请求后，将该job添加到容量调度器中。

第7步：某一个空闲的NM领取到该Job。

第8步：该NM创建Container，并产生MRAppmaster。

第9步：下载Client提交的资源到本地。

（3）任务分配

第10步：MrAppMaster向RM申请运行多个MapTask任务资源。

第11步：RM将运行MapTask任务分配给另外两个NodeManager，另两个NodeManager分别领取任务并创建容器。

（4）任务运行

第12步：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。

第13步：MrAppMaster等待所有MapTask运行完毕后，向RM申请容器，运行ReduceTask。

第14步：ReduceTask向MapTask获取相应分区的数据。

第15步：程序运行完毕后，MR会向RM申请注销自己。

（5）进度和状态更新

YARN中的任务将其进度和状态(包括counter)返回给应用管理器, 客户端每秒(通过mapreduce.client.progressmonitor.pollinterval设置)向应用管理器请求进度更新, 展示给用户。

（6）作业完成

除了向应用管理器请求作业进度外, 客户端每5秒都会通过调用waitForCompletion()来检查作业是否完成。时间间隔可以通过mapreduce.client.completion.pollinterval来设置。作业完成之后, 应用管理器和Container会清理工作状态。作业的信息会被作业历史服务器存储以备之后用户核查。

2．作业提交过程之MapReduce，如图4-26所示

4 资源调度器

目前，Hadoop作业调度器主要有三种：FIFO、Capacity Scheduler和Fair Scheduler。Hadoop2.7.2默认的资源调度器是Capacity Scheduler。

具体设置详见：yarn-default.xml文件

<property>
    <description>The class to use as the resource scheduler.</description>
    <name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>
<value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler</value>
</property>

1．先进先出调度器（FIFO），如图4-27所示

2．容量调度器（Capacity Scheduler），如图4-28所示

 

图4-28容量调度器

 

3．公平调度器（Fair Scheduler），如图4-29所示

 

图4-29公平调度器

 

5 任务的推测执行

 

1．作业完成时间取决于最慢的任务完成时间

 

一个作业由若干个Map任务和Reduce任务构成。因硬件老化、软件Bug等，某些任务可能运行非常慢。

 

思考：系统中有99%的Map任务都完成了，只有少数几个Map老是进度很慢，完不成，怎么办？

 

2．推测执行机制

 

发现拖后腿的任务，比如某个任务运行速度远慢于任务平均速度。为拖后腿任务启动一个备份任务，同时运行。谁先运行完，则采用谁的结果。

 

3．执行推测任务的前提条件

 

（1）每个Task只能有一个备份任务

 

（2）当前Job已完成的Task必须不小于0.05（5%）

 

（3）开启推测执行参数设置。mapred-site.xml文件中默认是打开的。

<property>
      <name>mapreduce.map.speculative</name>
      <value>true</value>
      <description>If true, then multiple instances of some map tasks may be executed in parallel.</description>
</property>

<property>
      <name>mapreduce.reduce.speculative</name>
      <value>true</value>
      <description>If true, then multiple instances of some reduce tasks may be executed in parallel.</description>
</property>

4．不能启用推测执行机制情况

   （1）任务间存在严重的负载倾斜；

   （2）特殊任务，比如任务向数据库中写数据。

5．算法原理，如图4-20所示

图4-30 推测执行算法原理