Hadoop的下一代mapreduce
Posted on 2011-09-12 16:28 俞灵 阅读(1444) 评论(1) 编辑 收藏
下文翻译自yahoo博客:http://developer.yahoo.com/blogs/hadoop/posts/2011/02/mapreduce-nextgen/Hadoop的下一代mapreduce 概述 在大数据商业领域中,运行个数少但较大的集群比运行多个小集群更划算,大集群还可以处理更大的数据集并支持更多的作业和用户. Apache Hadoop 的MapReduce框架已经达到4000台机器的扩展极限,我们正在发展下一代MapReduce,使其成为一个通用资源管理,单作业,用户自定义组件,管理着应用程序执行的框架. 由于停机成本更大,高可用必需从一开始就得建立,就如安全性和多用户组,用以支持更多用户使用更大的集群,新的构架在许多地方进行了创新,增加了敏捷性和机器利用率. 背景 当前Apache Hadoop 的MapReduce的接口会显示其年龄. 由于集群大小和工作负载的变化趋势, MapReduce的JobTracker需要彻底的改革以解决其可扩展性,内存消耗,线程模型,可靠性和性能上的不足. 过去五年,我们做了一些小的修复,然而最近,修改框架的的成本越来越高. 结构的缺陷和纠正措施都很好理解,甚至早在2007年,当我们记录下修复建议: https://issues.apache.org/jira/browse/MAPREDUCE-278. 从运营的角度看,目前的Hadoop MapReduce框架面临系统级别的升级,以解决例如bug修复,性能改善和功能的需求. 更糟糕的是,它迫使每个用户也需要同时升级,不顾其利益;这使用户使用新版本的周期变长. 需求 我们考虑改善Hadoop MapReduce框架的方法,重要的是记住最迫切的需求,下一代Hadoop MapReduce框架最迫切的需求是: 可靠性可用性可扩展性 - 10000台机器,200000核,或者更多向后兼容性 - 确保用户的MapReduce应用程序在下一代框架下不需要改变进展 – 客户端可以控制hadoop软件堆栈的升级.可预测的延迟 – 用户很关注的一点.集群利用率 第二层次需求: 使MapReduce支持备用编程范式支持短时间的服务 鉴于以上需求,显然我们需要重新考虑使用hadoop成为数据处理的基础设施. 事实上,当前MapReduce结构无法满足我们的需求,因此需要新的创新,这在hadoop社区这已成为共识,查看2008年一月的一个提议,在jira: https://issues.apache.org/jira/browse/MAPREDUCE-279. 下一代MapReduce 重构的基本思想是把jobtracker的两大功能分开,使资源管理和作业分配/监控成为两个部件.新的资源管理器管理提供给应用(一个或多个)的计算资源,应用管理中心管理应用程序的调度和协调,应用程序既是一个经典MapReduce作业也是这类作业的DAG. 资源管理器和每台机器的NodeManager服务,管理该机上的用户进程,形成计算结构. 每个应用程序的ApplicationMaster是一个具体库的架构,负责从资源管理器请求资源,并和NodeManager协同执行和监控任务. 资源管理器支持应用程序的分组,这些组保证使用一定比例集群资源. 它是纯粹的调度,也就是,它运行时并不监控和追踪应用的状态. 此外,它不保证重新启动失败的任务,无论是应用程序或硬件导致的失败. 资源管理器执行调度功能是基于应用的资源需求,每个应用需要多种资源需求,代表对对容器所需的资源,资源需求包括内存,cpu,硬盘,网络等,注意这与当前使用slot模型的MapReduce有很大的不同,slot模型导致集群利用率不高,资源管理器有一个调度策略插件,负责分把集群资源分给各个组,应用等.有基础的调度插件,例如:当前的CapacityScheduler 和FairScheduler. NodeManager是每台机器的框架代理,负责提交应用程序的容器,监控他们的资源利用率(cpu,内存,硬盘,网络),并且报告给调度器. 每个应用程序的ApplicationMaster负责与调度器请求适当的资源容器,提交作业,追踪其状态,监控进度和处理失败任务. 结构改进当前实现面对面的Hadoop MapReduce 可扩展性 在集群中把资源管理从集群管理器的整个生命周期和他们的部件中分离出来后形成的架构:扩展性更好并且更优雅, Hadoop MapReduce的JobTracker花费很大一部分时间和精力管理应用程序的生命周期,这是导致软件灾难的原因.把它移到应用指定的实体是一个重大的胜利. 可扩展性在当前硬件趋势下更加重要,当前hadoop的MapReduce已经发展到4000台机器,然而4000台机器在2009年(例:8core,16G RAM,4TB硬盘)只有2011年400台机器的一半(16core,48G RAM, 24TB硬盘). 并且,运营成本的因素有助于迫使和巩固我们使用更大的集群:6000台机器或者更多. 可用性 资源管理器 – 使用 Apache ZooKeeper 用于故障转移. 当资源管理器发生故障,另外一个可以迅速恢复,这是由于集群状态保存在ZooKeeper中. 资源管理器失败后,重启所有组和正在运行的应用程序. 应用中心 - 下一代MapReduce支持应用特殊点的检查功能 ,依靠其把自身状态存储在hdfs上的功能,MapReduce 应用中心可以从失败中恢复, 兼容性 下一代MapReduce使用线兼容协议以允许不同版本的服务端和客户端相互通信,在将来的releases版本,这将使集群滚动升级,一个重要的可操作性便成功了. 创新和敏捷性 提出的构架一个主要优点是MapReduce将更有效,成为user-land library. 计算框架(资源管理器和节点管理器)完全通用并在MapReduce看来是透明的. 这使最终客户在同一个集群使用可用不同版本的MapReduce, 这是微不足道的支持,因为MapReduce的应用中心和运行时的多版本可用于不同的应用. 这为应用提供显著的灵活性,因为整个集群没必要升级,如修复bug,改进和新功能的应用. 它也允许终端用户根据他们自己的安排升级其应用到MapReduce版本,这大大提高了集群的可操作性. 允许用户自定义的Map-Reduce版本的创新不会影响软件的稳定性. 这是微不足道的,就像hadoop在线原型进入用户MapReduce版本而不影响其他用户.( It will be trivial to incorporate features such as the Hadoop Online Prototype into the user’s version of MapReduce without affecting other users.) 集群利用率 下一代MapReduce资源管理器使用通用概念,用于调度和分配给单独的个体. 集群中的每个机器资源是概念性的,例如内存,cpu,I/O带宽等. 每个机器都是可替代的,分配给应用程序就像基于应用指定需求资源的容器.每个容器包括一些处理器,并和其他容器逻辑隔离,提供强有利的多租户支持. 它删除了当前hadoop MapReduce中map和reduce slots概念. Slot会影响集群的利用率,因为在任何时候,无论map和reduce都是稀缺的. 支持MapReduce编程范式 下一代MapReduce提供一个完全通用的计算框架以支持MapReduce和其他的范例. 架构允许终端用户实现应用指定的框架,通过实现用户的ApplicationMaster,可以向资源管理器请求资源并利用他们,因为他们通过隔离并保证资源的情况下看起来是适合的. 因此,在同一个hadoop集群下支持多种编程范式,例如MapReduce, MPI, Master-Worker和迭代模型,并允许为每个应用使用适当的框架.这对自定义框架顺序执行一定数目的MapReduc应用程序(例: K-Means, Page-Rank)很重要. 结论 Apache Hadoop和特定的Hadoop MapReduce,是一个用于处理大数据集的成功开源项目. 我们建议Hadoop的 MapReduce重构以提供高可用性,增加集群利用率,提供编程范例的支持以加快发展. 我们认为,在已存在的选项中如Torque, Condor, Mesos 等,没有一个用于设计解决MapReduce集群规模的问题, 某些功能很新且不成熟, 另外一些没有解决关键问题,如调度在上十万个task,规模的性能,安全和多用户等. 我们将与Apache Hadoop社区合作,为实现这以提升Apache Hadoop以适应下一代大数据空间.
Posted on 2011-09-12 16:28 俞灵 阅读(1444) 评论(1) 编辑 收藏
下文翻译自yahoo博客:http://developer.yahoo.com/blogs/hadoop/posts/2011/02/mapreduce-nextgen/Hadoop的下一代mapreduce 概述 在大数据商业领域中,运行个数少但较大的集群比运行多个小集群更划算,大集群还可以处理更大的数据集并支持更多的作业和用户. Apache Hadoop 的MapReduce框架已经达到4000台机器的扩展极限,我们正在发展下一代MapReduce,使其成为一个通用资源管理,单作业,用户自定义组件,管理着应用程序执行的框架. 由于停机成本更大,高可用必需从一开始就得建立,就如安全性和多用户组,用以支持更多用户使用更大的集群,新的构架在许多地方进行了创新,增加了敏捷性和机器利用率. 背景 当前Apache Hadoop 的MapReduce的接口会显示其年龄. 由于集群大小和工作负载的变化趋势, MapReduce的JobTracker需要彻底的改革以解决其可扩展性,内存消耗,线程模型,可靠性和性能上的不足. 过去五年,我们做了一些小的修复,然而最近,修改框架的的成本越来越高. 结构的缺陷和纠正措施都很好理解,甚至早在2007年,当我们记录下修复建议: https://issues.apache.org/jira/browse/MAPREDUCE-278. 从运营的角度看,目前的Hadoop MapReduce框架面临系统级别的升级,以解决例如bug修复,性能改善和功能的需求. 更糟糕的是,它迫使每个用户也需要同时升级,不顾其利益;这使用户使用新版本的周期变长. 需求 我们考虑改善Hadoop MapReduce框架的方法,重要的是记住最迫切的需求,下一代Hadoop MapReduce框架最迫切的需求是: 可靠性可用性可扩展性 - 10000台机器,200000核,或者更多向后兼容性 - 确保用户的MapReduce应用程序在下一代框架下不需要改变进展 – 客户端可以控制hadoop软件堆栈的升级.可预测的延迟 – 用户很关注的一点.集群利用率 第二层次需求: 使MapReduce支持备用编程范式支持短时间的服务 鉴于以上需求,显然我们需要重新考虑使用hadoop成为数据处理的基础设施. 事实上,当前MapReduce结构无法满足我们的需求,因此需要新的创新,这在hadoop社区这已成为共识,查看2008年一月的一个提议,在jira: https://issues.apache.org/jira/browse/MAPREDUCE-279. 下一代MapReduce 重构的基本思想是把jobtracker的两大功能分开,使资源管理和作业分配/监控成为两个部件.新的资源管理器管理提供给应用(一个或多个)的计算资源,应用管理中心管理应用程序的调度和协调,应用程序既是一个经典MapReduce作业也是这类作业的DAG. 资源管理器和每台机器的NodeManager服务,管理该机上的用户进程,形成计算结构. 每个应用程序的ApplicationMaster是一个具体库的架构,负责从资源管理器请求资源,并和NodeManager协同执行和监控任务. 资源管理器支持应用程序的分组,这些组保证使用一定比例集群资源. 它是纯粹的调度,也就是,它运行时并不监控和追踪应用的状态. 此外,它不保证重新启动失败的任务,无论是应用程序或硬件导致的失败. 资源管理器执行调度功能是基于应用的资源需求,每个应用需要多种资源需求,代表对对容器所需的资源,资源需求包括内存,cpu,硬盘,网络等,注意这与当前使用slot模型的MapReduce有很大的不同,slot模型导致集群利用率不高,资源管理器有一个调度策略插件,负责分把集群资源分给各个组,应用等.有基础的调度插件,例如:当前的CapacityScheduler 和FairScheduler. NodeManager是每台机器的框架代理,负责提交应用程序的容器,监控他们的资源利用率(cpu,内存,硬盘,网络),并且报告给调度器. 每个应用程序的ApplicationMaster负责与调度器请求适当的资源容器,提交作业,追踪其状态,监控进度和处理失败任务. 结构改进当前实现面对面的Hadoop MapReduce 可扩展性 在集群中把资源管理从集群管理器的整个生命周期和他们的部件中分离出来后形成的架构:扩展性更好并且更优雅, Hadoop MapReduce的JobTracker花费很大一部分时间和精力管理应用程序的生命周期,这是导致软件灾难的原因.把它移到应用指定的实体是一个重大的胜利. 可扩展性在当前硬件趋势下更加重要,当前hadoop的MapReduce已经发展到4000台机器,然而4000台机器在2009年(例:8core,16G RAM,4TB硬盘)只有2011年400台机器的一半(16core,48G RAM, 24TB硬盘). 并且,运营成本的因素有助于迫使和巩固我们使用更大的集群:6000台机器或者更多. 可用性 资源管理器 – 使用 Apache ZooKeeper 用于故障转移. 当资源管理器发生故障,另外一个可以迅速恢复,这是由于集群状态保存在ZooKeeper中. 资源管理器失败后,重启所有组和正在运行的应用程序. 应用中心 - 下一代MapReduce支持应用特殊点的检查功能 ,依靠其把自身状态存储在hdfs上的功能,MapReduce 应用中心可以从失败中恢复, 兼容性 下一代MapReduce使用线兼容协议以允许不同版本的服务端和客户端相互通信,在将来的releases版本,这将使集群滚动升级,一个重要的可操作性便成功了. 创新和敏捷性 提出的构架一个主要优点是MapReduce将更有效,成为user-land library. 计算框架(资源管理器和节点管理器)完全通用并在MapReduce看来是透明的. 这使最终客户在同一个集群使用可用不同版本的MapReduce, 这是微不足道的支持,因为MapReduce的应用中心和运行时的多版本可用于不同的应用. 这为应用提供显著的灵活性,因为整个集群没必要升级,如修复bug,改进和新功能的应用. 它也允许终端用户根据他们自己的安排升级其应用到MapReduce版本,这大大提高了集群的可操作性. 允许用户自定义的Map-Reduce版本的创新不会影响软件的稳定性. 这是微不足道的,就像hadoop在线原型进入用户MapReduce版本而不影响其他用户.( It will be trivial to incorporate features such as the Hadoop Online Prototype into the user’s version of MapReduce without affecting other users.) 集群利用率 下一代MapReduce资源管理器使用通用概念,用于调度和分配给单独的个体. 集群中的每个机器资源是概念性的,例如内存,cpu,I/O带宽等. 每个机器都是可替代的,分配给应用程序就像基于应用指定需求资源的容器.每个容器包括一些处理器,并和其他容器逻辑隔离,提供强有利的多租户支持. 它删除了当前hadoop MapReduce中map和reduce slots概念. Slot会影响集群的利用率,因为在任何时候,无论map和reduce都是稀缺的. 支持MapReduce编程范式 下一代MapReduce提供一个完全通用的计算框架以支持MapReduce和其他的范例. 架构允许终端用户实现应用指定的框架,通过实现用户的ApplicationMaster,可以向资源管理器请求资源并利用他们,因为他们通过隔离并保证资源的情况下看起来是适合的. 因此,在同一个hadoop集群下支持多种编程范式,例如MapReduce, MPI, Master-Worker和迭代模型,并允许为每个应用使用适当的框架.这对自定义框架顺序执行一定数目的MapReduc应用程序(例: K-Means, Page-Rank)很重要. 结论 Apache Hadoop和特定的Hadoop MapReduce,是一个用于处理大数据集的成功开源项目. 我们建议Hadoop的 MapReduce重构以提供高可用性,增加集群利用率,提供编程范例的支持以加快发展. 我们认为,在已存在的选项中如Torque, Condor, Mesos 等,没有一个用于设计解决MapReduce集群规模的问题, 某些功能很新且不成熟, 另外一些没有解决关键问题,如调度在上十万个task,规模的性能,安全和多用户等. 我们将与Apache Hadoop社区合作,为实现这以提升Apache Hadoop以适应下一代大数据空间.
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