Hadoop - YARN 概述

一 概述

      Apache Hadoop YARN （Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）是一种新的 Hadoop 资源管理器，它 是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。                      

   

                                           

         YARN最初是为了修复MapReduce实现里的明显不足，并对可伸缩性（支持一万个节点和二十万个内核的集群）、可靠性和集群利用率进行了提升。YARN实现这些需求的方式是，把Job Tracker的两个主要功能（资源管理和作业调度/监控）分成了两个独立的服务程序——全局的资源管理（RM）和针对每个应用的应用 Master（AM），这样一个应用要么是传统意义上的MapReduce任务，要么是任务的有向无环图（DAG）。

           YARN从某种那个意义上来说应该算做是一个云操作系统，它负责集群的资源管理。在操作系统之上可以开发各类的应用程序，例如批处理MapReduce、流式作业Storm以及实时型服务Storm等。这些应用可以同时利用Hadoop集群的计算能力和丰富的数据存储模型， 共享同一个Hadoop 集群和驻留在集群上的数据。 此外，这些新的框架还可以利用YARN的资源管理器，提供新的应用管理器实现。

二 YARN的组成

                                        

                                

                                              YARN的基本组成

 

YARN的核心思想 将JobTracker和TaskTacker进行分离，它由下面几大构成组件： 

        a. 一个全局的资源管理器  ResourceManager

        b.  ResourceManager 的每个节点代理  NodeManager

        c. 表示每个应用的 ApplicationMaster

        d. 每一个 ApplicationMaster 拥有多个Container在 NodeManager 上运行

下面对它们做一个简单的介绍：

  1. ResourceManager（RM）

         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。它主要由两个组件构成：调度器（Scheduler）和应用程序管理器（Applications Manager，ASM）。

     

      调度器   调度器根据容量、队列等限制条件（如每个队列分配一定的资源，最多执行一定数量的作业等），将系统中的资源分配给各个正在运行的应用程序。需要注意的是，该调度器是一个“纯调度器”，它不再从事任何与具体应用程序相关的工作，比如不负责监控或者跟踪应用的执行状态等，也不负责重新启动因应用执行失败或者硬件故障而产生的失败任务，这些均交由应用程序相关的ApplicationMaster完成。调度器仅根据各个应用程序的资源需求进行资源分配，而资源分配单位用一个抽象概念“资源容器”（Resource Container，简称Container）表示，Container是一个动态资源分配单位，它将内存、CPU、磁盘、网络等资源封装在一起，从而限定每个任务使用的资源量。此外，该调度器是一个可插拔的组件，用户可根据自己的需要设计新的调度器，YARN提供了多种直接可用的调度器，比如Fair Scheduler和Capacity Scheduler等。

       应用程序管理器   应用程序管理器负责管理整个系统中所有应用程序，包括应用程序提交、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新启动它等。

  2. ApplicationMaster（AM）

          用户提交的每个应用程序均包含一个AM，主要功能包括：

          与RM调度器协商以获取资源（用Container表示）；

           将得到的任务进一步分配给内部的任务(资源的二次分配)；

          与NM通信以启动/停止任务 ；

          监控所有任务运行状态，并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务。

   

      当前YARN自带了两个AM实现，一个是用于演示AM编写方法的实例程序distributedshell，它可以申请一定数目的Container以并行运行一个Shell命令或者Shell脚本；另一个是运行MapReduce应用程序的AM—MRAppMaster。

       注：RM只负责监控AM，在AM运行失败时候启动它，RM并不负责AM内部任务的容错，这由AM来完成。

  3. NodeManager（NM）

        NM是每个节点上的资源和任务管理器，一方面，它会定时地向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，它接收并处理来自AM的Container启动/停止等各种请求。

    4. Container

           Container是YARN中的资源抽象，它封装了某个节点上的多维度资源，如内存、CPU、磁盘、网络等，当AM向RM申请资源时，RM为AM返回的资源便是用Container表示。YARN会为每个任务分配一个Container，且该任务只能使用该Container中描述的资源。

     注：1. Container不同于MRv1中的slot，它是一个动态资源划分单位，是根据应用程序的需求动态生成的。

            2.  现在YARN仅支持CPU和内存两种资源，且使用了轻量级资源隔离机制Cgroups进行资源隔离。

      

             YARN的资源管理和执行框架都是按主/从范例实现的——Slave ---节点管理器（NM）运行、监控每个节点，并向集群的Master---资源管理器(RM)报告资源的可用性状态， 资源管理器 最终为系统里所有应用分配资源。

        特定应用的执行由 ApplicationMaster 控制，ApplicationMaster负责将一个应用分割成多个任务，并和资源管理器协调执行所需的资源，资源一旦分配好， ApplicationMaster 就和节点管理器一起安排、执行、监控独立的应用任务。

        需要说明的是， YARN不同服务组件的通信方式采用了 事件驱动的异步并发机制，这样可以简化系统的设计。

四 YARN 架构简析

      

   集中式架构

        集中式调度器(Monolithic Schuduler)的特点是，资源的调度和应用程序的管理功能全部放到一个进程中完成，开源界典型的代表是MRv1 JobTracker的实现。这样设计的缺点很明显，扩展性差：首先，集群规模受限；其次，新的调度策略难以融入到现有代码中，比如之前仅支持MapReduce作业，现在要支持流式作业，而将流式作业的调度策略嵌入到中央调度其中是一项很难的工作。

   双层调度架构

        为了客服集中式调度器的不足，双层调度器是一种很容易被想到的解决之道，它可看作是一种分而治之的机制或者是策略下放机制：双层调度器仍保留一个经简化的集中式资源调度器，但具体任务相关的调度策略则下方到各个应用程序调度器完成。这种调度器的典型代表是Mesos或YARN。Mesos调度器由两部分组成，分别是资源调度器和框架(应用程序)调度器,其中，资源调度器负责将集群中的资源分配给各个(应用程序),而框架(应用程序)调度器负责将资源进一步分配给内部的各个任务，用户很容易将一种框架或者系统接入Mesos.

       

       双层调度器的特点是：各个框架调度器并不知道整个集群资源使用情况，只是被动地接受资源；资源调度器仅将可用的资源推送给各个框架，而由框架自己选择是使用还是拒绝这些资源；一旦框架接受到新资源，再进一步将资源分配给其内部的任务，进而实现双层调度。然而这种调度器也是有缺点，主要表现在以下两个方面:1.各个框架无法知道整个集群的实时资源使用情况；采用悲观锁，并发粒度小。

           详细介绍可以参考这篇论文：

        http://eurosys2013.tudos.org/wp-content/uploads/2013/paper/Schwarzkopf.pdf

五 小结

          

        随着YARN的不断发展和完善，各种类型的应用程序，包括类似MapReduce的短作业、类似Web Service的长作业等，均可直接部署和运行在YARN上，当前YARN对外提供的接口均是底层接口，这给用户编写和调试应用程序带来了很大的麻烦，比如无法聚集分散在各个节点上的应用程序日志、应用程序生命周期难以管理、缺乏第三方工具将一个现有的系统运行在YARN上等，只有这些问题都得到很好的解决，YARN才可以走向成熟。