1.YARN的基礎(chǔ)理論

1）關(guān)于YARN的介紹：

YARN 是一個(gè)資源調(diào)度平臺(tái)，負(fù)責(zé)為運(yùn)算程序提供服務(wù)器運(yùn)算資源，相當(dāng)于一個(gè)分布式的操作系統(tǒng)平臺(tái)，而 MapReduce 等運(yùn)算程序則相當(dāng)于運(yùn)行于操作系統(tǒng)之上的應(yīng)用程序。

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2）hadoop1.x中YARN的不足：

- JobTracker是集群的事務(wù)的集中處理，存在單點(diǎn)故障
- JobTracker需要完成得任務(wù)太多，既要維護(hù)job的狀態(tài)又要維護(hù)job的task的狀態(tài)，造成資源消耗過(guò)多
- 在 TaskTracker 端，用Map/Reduce Task作為資源的表示過(guò)于簡(jiǎn)單，沒有考慮到CPU。內(nèi)存，等資源情況，將兩個(gè)需要大消耗量的Task調(diào)度到一起，很容易出現(xiàn)OOM。
- 把資源強(qiáng)制劃分為 Map/Reduce Slot，當(dāng)只有 MapTask 時(shí)，TeduceSlot 不能用；當(dāng)只有 ReduceTask 時(shí)，MapSlot 不能用，容易造成資源利用不足。

3）hadoop2.x中YARN的新特性：

MRv2 最基本的想法是將原 JobTracker 主要的資源管理和 Job 調(diào)度/監(jiān)視功能分開作為兩個(gè)單獨(dú)的守護(hù)進(jìn)程。有一個(gè)全局的ResourceManager(RM)和每個(gè) Application 有一個(gè)ApplicationMaster(AM)，Application 相當(dāng)于 MapReduce Job 或者 DAG jobs。ResourceManager和 NodeManager(NM)組成了基本的數(shù)據(jù)計(jì)算框架。ResourceManager 協(xié)調(diào)集群的資源利用，任何 Client 或者運(yùn)行著的 applicatitonMaster 想要運(yùn)行 Job 或者 Task 都得向 RM 申請(qǐng)一定的資源。ApplicatonMaster 是一個(gè)框架特殊的庫(kù)，對(duì)于 MapReduce 框架而言有它自己的 AM 實(shí)現(xiàn)，
用戶也可以實(shí)現(xiàn)自己的 AM，在運(yùn)行的時(shí)候，AM 會(huì)與 NM 一起來(lái)啟動(dòng)和監(jiān)視 Tasks。

4）YARN中的角色介紹：

ResourceManager：ResoueceMananer是基于應(yīng)用程序?qū)嘿Y源的需求進(jìn)行調(diào)度的yarn集群的主控制節(jié)點(diǎn)，負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)和管理整個(gè)集群，相應(yīng)用戶提交的不同的類型的應(yīng)用程序，解析、調(diào)度、監(jiān)控等工作。ResourceManager會(huì)為每一個(gè)application啟動(dòng)一個(gè)MRappmaster，并且MRappmaster分散在各個(gè)nodemanager上。
ResourceManager只要有兩個(gè)部分組成：
- 應(yīng)用程序管理器（ApplicationsManager， ASM）： 管理和監(jiān)控所有的應(yīng)用程序的MRappmaster,啟動(dòng)應(yīng)用程序的MRappmaster，以及MRappmaster失敗重啟
- 調(diào)度器（Scheduler）：底層是一個(gè)隊(duì)列，負(fù)責(zé)應(yīng)用程序的執(zhí)行時(shí)間和順序
- FIFO（先進(jìn)先出的隊(duì)列）：先提交的任務(wù)先執(zhí)行 后提交的后執(zhí)行 內(nèi)部只維護(hù)一個(gè)隊(duì)列
- Fair 公平調(diào)度器：所有的計(jì)算任務(wù)進(jìn)行資源的平分，全局中如果只有一個(gè)job那么當(dāng)前的job占用所有的資源
- Capacity（計(jì)算能力調(diào)度器）：可以根據(jù)實(shí)際的job任務(wù)的大小，進(jìn)行資源的配置

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NodeManager：Nodemanager是yarn集群中正真資源的提供者，也是真正執(zhí)行應(yīng)用程序的容器的提供者，監(jiān)控應(yīng)用程序的資源情況（cpu、網(wǎng)絡(luò)、IO、內(nèi)存）。并通過(guò)心跳向集群的主節(jié)點(diǎn)ResourceManager 進(jìn)行匯報(bào)以及更新自己的健康狀況。同時(shí)也會(huì)監(jiān)督container的生命周期管理，監(jiān)控每個(gè)container的資源情況

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MRAppMaster：為當(dāng)前的job的mapTask和reduceTask向ResourceManager 申請(qǐng)資源、監(jiān)控當(dāng)前job的mapTask和reduceTask的運(yùn)行狀況和進(jìn)度、為失敗的MapTask和reduceTask重啟、負(fù)責(zé)對(duì)mapTask和reduceTask的資源回收。

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Container：Container 是一個(gè)容器，一個(gè)抽象的邏輯資源單位。容器是由ResourceManager Scheduler 服務(wù)動(dòng)態(tài)分配的資源構(gòu)成的，它包括該節(jié)點(diǎn)上的一定量的cpu、網(wǎng)絡(luò)、IO、內(nèi)存，MapReduce 程序的所有 Task 都是在一個(gè)容器里執(zhí)行完成的。

5）YARN中的資源調(diào)度：

hadoop 1.x：

• 首先通過(guò)client發(fā)起計(jì)算作業(yè)，由jobTracker向每一個(gè)Task Tracker發(fā)起計(jì)算（每一個(gè)job Tracker就是一個(gè)map-reduce）
• 具體工作的是Task Tracker，而jobTracker是做資源管理的，首先Task Tracker會(huì)向job tracker做心跳，并同時(shí)的拉取相應(yīng)的任務(wù)，開始計(jì)算。
• 首先job Tracker控制Task Tracker并行map計(jì)算，當(dāng)map結(jié)束之后，job Tracker控制Task Tracker并行reduce計(jì)算。
  hadoop 2.x：
  
• 客戶端提交計(jì)算任務(wù)到resourceManager（hadoopxx.jar）
• resourceManager會(huì)在一個(gè)節(jié)點(diǎn)上啟動(dòng)一個(gè)container，在其中運(yùn)行一個(gè)MRappmaster
• MRappmaster向resourceManager申請(qǐng)資源運(yùn)行行maptask和reducetask
• resourceManager向MRAPPmaster返回運(yùn)行maptask和reducetask的節(jié)點(diǎn)
• MRAPPmaster到相應(yīng)的節(jié)點(diǎn)中啟動(dòng)一個(gè)container在其中運(yùn)行maptask和reudcetask
• MRappmaster監(jiān)控maptask或者reducetask的運(yùn)行狀況
• nodemanger在運(yùn)行完maptask或者reducetask后，向MRappmaster申請(qǐng)注銷自己，釋放資源
• MRappmaster向resourcemanager注銷自己，釋放資源。

  2.YARN的job 提交流程

  

  1. 客戶端向resourcemanager提交job運(yùn)行的請(qǐng)求（hadoop jar xxxx.jar）
  2. Resourcemanager進(jìn)行檢查，沒有問(wèn)題的時(shí)候，向客戶端返回一個(gè)共享資源路徑以及JobID
  3. 客戶端將共享資源放入共享路徑下：（/tmp/hadoop-yarn/staging/hadoop/.staging/job_1539740094604_0002/）
     4. Job.jar 需要運(yùn)行的jar包，重命名為job.jar
     5. Job.split 切片信息 （FlieInputFormat---getSplits List<Split>）
     6. Job.xml 配置文件信息 （一些列的job.setxxxx()）
  4. 客戶端向resourcemanager反饋共享資源放置完畢，進(jìn)行job的真正提交
  5. resourceManager為這個(gè)job分配一個(gè)節(jié)點(diǎn)并在這個(gè)節(jié)點(diǎn)上啟動(dòng)MRAPPmaster任務(wù)
  6. resourceManager到對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)上去啟動(dòng)一個(gè)container然后啟動(dòng)mrappmaster
  7. MRappmaster去共享資源路徑中下載資源（主要是split、job）
  8. MRappmater對(duì)job進(jìn)行初始化，生成一個(gè)job工作簿，job的工作薄記錄著maptask和reduce的運(yùn)行進(jìn)度和狀態(tài)
  9. MRappmaster向resourcemanager申請(qǐng)maptask和reducetask的運(yùn)行的資源，先發(fā)maptask然后發(fā)reducetask
  10. resourcemanager向MRAPPmaster返回maptask和reduce的資源節(jié)點(diǎn)（返回節(jié)點(diǎn)時(shí)，有就近原則，優(yōu)先返回當(dāng)前的maptask所處理切片的實(shí)際節(jié)點(diǎn)，數(shù)據(jù)處處理的時(shí)候可以做到數(shù)據(jù)的本地化處理。如果是多副本的時(shí)候就在多副本的任意節(jié)點(diǎn)。而reducetask任務(wù)在任意不忙的節(jié)點(diǎn)上啟動(dòng)）
  11. MRAPPmaster到對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)上啟動(dòng)一個(gè)container，然后在container中啟動(dòng)maptask任務(wù)
  12. maptask任務(wù)到對(duì)應(yīng)的共享資源路徑下下載相應(yīng)的資源（運(yùn)行的jar包）
  13. maptask任務(wù)啟動(dòng)，并且定時(shí)向MRAPPmaster匯報(bào)自己的運(yùn)行狀態(tài)和進(jìn)度
  14. 當(dāng)有一個(gè)maptask任務(wù)完成之后，reduce就啟動(dòng)container然后在啟動(dòng)啟動(dòng)reduce任務(wù)，但是這里的reducetask只做數(shù)據(jù)拉取的工作，不會(huì)進(jìn)行計(jì)算
  15. duceTask任務(wù)到對(duì)應(yīng)的共享資源路徑下載相應(yīng)的資源（運(yùn)行的jar包），當(dāng)所有的maptask任務(wù)運(yùn)行完成后，啟動(dòng)reduce任務(wù)進(jìn)行計(jì)算
  16. 當(dāng)maptask或者是reducetask任務(wù)運(yùn)行完成之后，就會(huì)向MRAPPmaster申請(qǐng)注銷自己，釋放資源
  17. 當(dāng)application任務(wù)完成之后，MRAPPmaster會(huì)向resourcemanager申請(qǐng)注銷自己，釋放資源

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當(dāng)前名稱：Yarn的基礎(chǔ)介紹以及job的提交流程-創(chuàng)新互聯(lián)
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