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深入解析Apache Hadoop YARN:工作原理与核心组件

什么是YARN?

YARN(Yet Another Resource Negotiator)是Apache Hadoop生态系统中的一个重要组件,用于资源管理和作业调度。它是Hadoop 2.x版本中的一个关键特性,取代了旧版本中的JobTracker和TaskTracker。YARN的设计目标是使Hadoop能够处理更广泛的工作负载,包括批处理、交互式查询、流处理以及其他类型的工作负载。
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为什么需要YARN?

YARN的引入解决了Hadoop 1.x版本中存在的一些限制和不足,提供了更灵活、更高效的资源管理和作业调度。以下是一些需要YARN的主要原因:
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  • 多样化的工作负载支持: -Hadoop 1.x版本中的MapReduce框架适用于批处理作业,但不太适合处理交互式查询、流处理等多样化的工作负载。YARN的出现使得Hadoop可以同时运行多种类型的应用程序,包括批处理、交互式查询(如Apache Hive、Apache Tez)、流处理(如Apache Storm、Apache Flink)等。
  • 资源隔离和多租户支持: YARN支持在同一集群上运行多个应用程序,并能够对资源进行有效的隔离,防止一个应用程序的资源消耗影响其他应用程序的性能。这种多租户支持使得企业可以更高效地共享集群资源,并在不同的团队、部门或业务单位之间进行资源划分和管理。
  • 动态资源分配: YARN允许应用程序根据需要动态申请和释放资源,而不是像Hadoop 1.x版本那样静态地将资源分配给作业。这种动态资源分配机制可以提高集群资源的利用率,并更好地适应不同作业的资源需求变化。
  • 支持更大规模的集群: YARN的架构设计更适合处理大规模集群,能够有效地管理数千甚至数万个节点的资源和作业。这使得Hadoop可以在更大规模的数据集上进行处理和分析,满足日益增长的数据处理需求。
  • 更灵活的作业调度: YARN提供了灵活的作业调度框架,可以支持多种调度策略和调度器插件。这使得用户可以根据自己的需求选择最适合的调度器,并对调度策略进行定制,以满足不同作业的性能和资源需求。

YARN的基本核心思想

YARN的基本核心思想是将资源管理和作业调度从特定的计算框架(如MapReduce)中分离出来使其成为单独的守护进程,使得Hadoop集群能够更通用地支持多种类型的应用程序和工作负载。
这个想法是拥有一个全局的 ResourceManager ( RM ) 和每个应用程序的 ApplicationMaster ( AM )。应用程序可以是单个作业,也可以是作业的 DAG。ResourceManager 和 NodeManager 构成了数据计算框架。 ResourceManager是系统中所有应用程序之间资源仲裁的最终权威。 NodeManager 是每台机器的框架代理,负责容器、监视其资源使用情况(CPU、内存、磁盘、网络)并将其报告给ResourceManager/Scheduler。每个应用程序的 ApplicationMaster 实际上是一个特定于框架的库,其任务是与 ResourceManager 协商资源并与 NodeManager 一起执行和监视任务。
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在Hadoop集群中,YARN主要有以下几个核心组件:

  1. ResourceManager(资源管理器):ResourceManager是YARN集群中的主节点,负责管理整个集群的资源分配和作业调度。它跟踪可用资源,并为提交到集群的应用程序分配资源。
  2. NodeManager(节点管理器):NodeManager运行在每个集群节点上,负责管理该节点上的资源,并与ResourceManager通信以报告节点的资源使用情况和可用性。
  3. ApplicationMaster(应用程序管理器):每个提交到YARN集群的应用程序都有一个对应的ApplicationMaster。ApplicationMaster负责与ResourceManager协商资源、监控作业进度,并向ResourceManager请求更多资源或报告作业完成情况。

ResourceManager 有两个主要组件:Scheduler 和ApplicationsManager。
调度程序负责将资源分配给受熟悉的容量、队列等约束的各种正在运行的应用程序。调度程序是纯粹的调度程序,因为它不执行应用程序状态的监视或跟踪。此外,它不保证重新启动由于应用程序故障或硬件故障而失败的任务。 Scheduler根据应用程序的资源需求执行其调度功能;它是基于资源容器的抽象概念来实现的,资源容器包含内存、CPU、磁盘、网络等元素。

调度程序具有可插入策略,负责在各种队列、应用程序等之间划分集群资源。当前的调度程序(例如CapacityScheduler和FairScheduler)就是插件的一些示例。

ApplicationsManager 负责接受作业提交、协商第一个容器来执行应用程序特定的 ApplicationMaster 并提供在失败时重新启动 ApplicationMaster 容器的服务。每个应用程序的 ApplicationMaster 负责与 Scheduler 协商适当的资源容器,跟踪其状态并监控进度。

hadoop-2.x 中的 MapReduce 保持了与之前稳定版本 (hadoop-1.x) 的API 兼容性。这意味着所有 MapReduce 作业仍应在 YARN 之上运行,只需重新编译即可。

YARN通过ReservationSystem支持资源预留的概念,ReservationSystem 是一个组件,允许用户指定随时间和时间限制(例如截止日期)的资源配置文件,并预留资源以确保重要作业的可预测执行。ReservationSystem跟踪资源随着时间的推移,对预留进行准入控制,并动态指示底层调度程序以确保预留得到满足。

为了将 YARN 扩展至数千个节点以上,YARN通过YARN Federation功能支持联合概念。联合允许透明地将多个纱线(子)集群连接在一起,并使它们显示为单个大型集群。这可用于实现更大的规模,和/或允许多个独立集群一起用于非常大的作业,或用于具有跨所有集群的容量的租户。

在 YARN 上运行的应用程序

以上并非所有的应用

  • 批处理应用程序: 批处理作业是Hadoop最常见的用例之一,它们通常涉及对大规模数据集进行分析和处理。使用YARN,批处理作业可以通过MapReduce框架或其他批处理引擎(如Apache Spark、Apache Flink等)来运行。
  • 交互式查询: 交互式查询通常用于对数据进行即席查询和分析。通过YARN,可以在集群上运行诸如Apache Hive、Apache Impala、Apache Drill等交互式查询引擎,这些引擎能够实时响应用户的查询请求。
  • 流处理应用程序: 流处理应用程序用于对实时数据流进行处理和分析。通过YARN,可以在集群上运行流处理引擎,如Apache Storm、Apache Flink、Apache Kafka Streams等,以实时处理数据流并生成相应的输出。
  • 机器学习和数据挖掘: YARN也可以支持运行机器学习和数据挖掘算法。例如,可以使用Apache Spark的机器学习库(MLlib)或Apache Flink的机器学习库来在集群上训练和部署机器学习模型。
  • 图计算: 图计算应用程序用于在图结构数据上执行复杂的分析和计算。通过YARN,可以在集群上运行图计算引擎,如Apache Giraph、Apache Spark GraphX等,来处理大规模的图数据。
  • 其他类型的应用程序: 此外,YARN还可以支持各种其他类型的应用程序,包括ETL(Extract-Transform-Load)作业、数据流处理、实时分析等。YARN的通用性和灵活性使得它能够满足不同类型应用程序的运行需求。

应用程序如何在 YARN 上运行?

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  1. 应用程序提交: 用户通过YARN客户端提交应用程序。在提交过程中,用户需要指定应用程序的资源需求、启动命令、应用程序类型等信息。通常,应用程序的启动命令会包括指定应用程序的jar包或可执行文件、主类名(对于Java应用程序)、应用程序的输入和输出路径等信息。
  2. ResourceManager分配资源: ResourceManager接收到用户提交的应用程序后,会根据应用程序的资源需求和集群中的资源情况进行资源分配。ResourceManager会为应用程序分配所需的计算资源(如CPU和内存资源)以及其他必要的资源(如网络带宽)。
  3. NodeManager启动容器: 一旦资源分配完成,ResourceManager会通知集群中相应的NodeManager,在相应的节点上启动一个或多个容器(Container)。容器是YARN中的基本执行单位,它包含了运行应用程序所需的计算资源、环境变量等信息。
  4. 应用程序启动: 一旦容器启动完成,应用程序的启动命令将被执行。这可能涉及启动应用程序的主进程,例如执行Java的main()方法或运行可执行文件。
  5. ApplicationMaster启动: 应用程序的启动过程通常会涉及到一个特殊的组件,称为ApplicationMaster。ApplicationMaster负责与ResourceManager通信,协商资源、监控作业进度,并向ResourceManager请求更多资源或报告作业完成情况。ApplicationMaster运行在集群中的一个容器中,并由ResourceManager负责启动和监控。
  6. 作业执行:一旦ApplicationMaster启动,应用程序就可以开始在容器中执行。根据应用程序的类型和逻辑,它可能会涉及到数据的读取、处理、计算以及生成结果等过程。
  7. 作业完成: 一旦应用程序执行完成,ApplicationMaster会向ResourceManager报告作业完成情况,并请求释放所占用的资源。
  8. 资源释放 ResourceManager会相应地释放容器所占用的资源,并通知NodeManager停止相应的容器。至此,应用程序的执行过程结束,集群资源被释放,可以被其他应用程序使用。
标签: apache hadoop 大数据

本文转载自: https://blog.csdn.net/qq_42963855/article/details/137914288
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