大数据集群基础之Yarn的运维

spark中的yarn的作用是什么

在Apache Spark中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一种用于集群资源管理的开源框架。YARN最初是Hadoop项目的一部分，但后来成为了独立的顶级Apache项目，广泛应用于Hadoop生态系统以及其他大数据处理框架，包括Apache Spark。

在Spark中，YARN的主要作用是协调和管理集群上的资源，以确保Spark应用程序能够有效地利用集群中的计算资源。以下是YARN在Spark中的一些关键作用：

资源管理：

YARN负责为Spark应用程序分配和管理集群上的资源，包括CPU、内存等。它通过协调各个节点上的资源来确保应用程序能够以分布式的方式执行。

作业调度：

YARN使用调度器来决定何时在集群中运行Spark应用程序。调度器根据集群的状况和应用程序的需求，决定在哪个节点上启动任务。

容错性：

YARN能够检测节点上的故障，并在需要时重新启动任务。这有助于提高Spark应用程序的容错性，确保在节点故障时任务可以继续执行。

性能优化：

YARN可以通过动态地调整资源分配来优化Spark应用程序的性能。这意味着在运行时根据任务的需求调整资源，以提高整体性能。

在使用Spark时，可以选择不同的部署模式，其中包括使用独立部署模式、YARN模式和Mesos模式。选择YARN模式时，Spark将利用YARN来管理和分配集群资源。

yarn是如何管理和分配集群资源的

资源请求：

当一个应用程序（比如Spark应用程序）提交到YARN时，它会向YARN请求一定数量的资源，如CPU核数、内存等。这个请求由应用程序的驱动程序或执行器组件发出。

资源分配：

YARN的资源管理器（ResourceManager）接收到应用程序的资源请求后，会根据当前集群的可用资源情况进行资源分配。资源管理器负责将可用的资源分配给应用程序。

容器启动：

一旦资源被分配，YARN会为应用程序在集群的各个节点上启动所谓的容器（Container）。容器是一个虚拟的执行环境，其中包含了应用程序执行所需的一切，如代码、依赖项和配置信息。

任务执行：

应用程序的任务（Tasks）会在各个容器中执行。在Spark中，这可以是Spark的Executor进程，负责执行应用程序的具体任务，如处理数据。

资源监控：

YARN会持续监控应用程序的容器，跟踪它们的资源使用情况。这包括CPU使用率、内存消耗等。如果一个容器的资源使用超过了预定的阈值，YARN可能会采取相应的措施，比如重新分配资源或重新启动容器。

具体来说，YARN（Yet Another Resource Negotiator）通过监控容器中正在运行的应用程序的资源使用情况来实现资源监控。这样可以确保集群资源得到有效管理，并且在需要时进行适当的调整。以下是YARN如何实现资源监控的一般步骤：

资源报告：

在容器内执行的应用程序会定期向YARN资源管理器发送资源报告。这些报告包括当前容器使用的资源的度量，如CPU使用率、内存消耗、磁盘空间等。这些度量值由应用程序的执行组件（如Spark Executor）生成并发送给资源管理器。

心跳机制：

应用程序通过定期发送心跳（heartbeat）信号来告知资源管理器它的状态和资源使用情况。这是一种轮询机制，用于保持与资源管理器的通信并更新资源使用信息。

容器监控：

YARN资源管理器维护一个容器监控系统，用于跟踪每个容器的资源使用情况。这可以包括每个容器的CPU使用率、内存使用量、已经执行的任务数量等。

资源调度器：

YARN的资源调度器使用监控信息来评估应用程序的资源需求，并基于集群中可用的资源情况做出决策。如果某个容器的资源使用超过了预设的阈值，资源调度器可能会采取措施，比如重新分配资源或重新启动容器。