hadoop2 YARN/MRv2 Node Manager_yarn 删除某几个nodemanger节点命令-优快云博客

整体架构

NodeManager（NM）是YARN中每个节点上的代理，它管理Hadoop集群中单个计算节点，包括与ResourceManger保持通信，监督Container的生命周期管理，监控每个Container的资源使用（内存、CPU等）情况，追踪节点健康状况，管理日志和不同应用程序用到的附属服务（auxiliary service）。
这里写图片描述
【NodeStatusUpdater】
当NM启动时，该组件向RM注册，并发送节点上可用资源。接下来，NM与RM通信，汇报各个Container的状态更新，包括节点上正运行的Container、已完成的Contaner等。

此外，RM可能向NodeStatusUpdater发信号，杀死处于运行中的Container。
注：NodeStatusUpdater是NM与RM通信的唯一通道，它实际上是RPC协议ResourceTracker的client，它周期性地调用RPC函数nodeHeartbeat()向RM汇报本节点上各种信息，包括资源使用情况，各个Container运行情况等。

【ContainerManager】
它是NodeManager中核心组件，它由以下几个子组件构成，每个子组件负责一部分功能，以管理运行在该节点上的所有Container。（注意，ContainerManager实际上是个接口，真正的实现是ContainerManagerImpl类）

（1）RPC Server ContainerManager从各个Application Master上接收RPC请求以启动Container或者停止正在运行的Container。它与ContainerTokenSecretManager（下面将介绍）合作，以对所有请求进行合法性验证。所有作用在正运行Container的操作均会被写入audit-log，以便让安全工具进行后续处理。

注：这里的“RPC Server”实际上是RPC协议ContainerManager的server，AM可通过该协议通知某个节点启动或者释放container，ContainerManager定义了三个接口供AM使用：

StartContainerResponse startContainer(StartContainerRequest request); //启动container
StopContainerResponse stopContainer(StopContainerRequest request); //释放container
GetContainerStatusResponse getContainerStatus(GetContainerStatusRequest request);//获取container列表。

（2）ResourceLocalizationService 负责（从HDFS上）安全地下载和组织Container需要的各种文件资源。它尽量将文件分摊到各个磁盘上。它会为下载的文件添加访问控制限制，并为之施加合适的（磁盘空间）使用上限。
注：该服务会采用多线程方式同时从HDFS上下载文件，并按照文件类型（public或者private文件）存放到不同目录下，并为目录设置严格的访问权限，同时，每个用户可使用的磁盘空间大小也可以设置。

（3）ContainersLauncher 维护了一个线程池，随时准备并在必要时尽快启动Container，同时，当收到来自RM或者 ApplicationMaster的清理Container请求时，会清理对应的Container进程。

（4）AuxServices NM提供了一个框架以通过配置附属服务扩展自己的功能，这允许每个节点定制一些特定框架可能需要的服务，当然，这些服务是与NM其他服务隔离开的（有自己的安全验证机制）。附属服务需要在NM启动之前配置好，且由对应应用程序的运行在本节点上的第一container触发启动。

（5）ContainersMonitor 当一个Container启动之后，该组件便开始观察它在运行过程中的资源利用率。为了实现资源隔离和公平共享，RM为每个Container分配了一定量的资源。ContainersMonitor持续监控每个Container的利用率，一旦一个Container超出了它的允许使用份额，它将向Container发送信号将其杀掉，这可以避免失控的Container影响了同节点上其他正在运行的Container。（注意，ContainersMonitor实际上是个接口，真正的实现是ContainersMonitorImpl类）。

注：NM启动一个container后，ContainersMonitor会将该container进程对一个的pid添加到监控列表中，以监控以pid为根的整棵进程树的资源使用情况，它周期性地从/etc/proc中获取进程树使用的总资源，一旦发现超过了预期值，则会将其杀死。在最新版YARN中，已采用了Linux container对资源进行隔离。

（6）LogHandler 一个可插拔组件，用户通过它可选择将Container日志写到本地磁盘上还是将其打包后上传到一个文件系统中。

【ContainerExecutor】
与底层操作系统交互，安全存放Container需要的文件和目录，进而以一种安全的方式启动和清除Container对应的进程。
注：在最新版YARN中，已采用了Linux container对资源进行隔离

【NodeHealthCheckerService】
提供以下功能：通过周期性地运行一个配置好的脚本检查节点的健康状况，它也会通过周期性地在磁盘上创建临时文件以监控磁盘健康状况。任何系统健康方面的改变均会通知NodeStatusUpdater（前面已经介绍过），它会进一步将信息传递给RM。

【Security】
（1） ApplicationACLsManager NM需要为所有面向用户的API提供安全检查，如在Web-UI上只能将container日志显示给授权用户。该组件为每个应用程序维护了一个ACL列表，一旦收到类似请求后会利用该列表对其进行验证。
（2） ContainerTokenSecretManager 检查收到的各种访问请求的合法性，确保这些请求操作已被RM授权。

【WebServer】
在给定时间点，展示该节点上所有应用程序和container列表，节点健康相关的信息和container产生的日志。

【主要功能亮点】
启动Container
为了能够启动Container，NM期望收到的Container定义了关于它运行时所需的详细信息，包括运行container的命令、环境变量、所需的资源列表和安全令牌等。

一旦收到container启动请求，如果YARN启用了安全机制，则NM首先验证请求合法性以对用户和正确的资源分配进行授权。之后，NM将按照以下步骤启动一个container：

（1）在本地拷贝一份运行Container所需的所有资源（通过Distributed Cache实现）。
（2）为container创建经隔离的工作目录，并在这些目录中准备好所有（文件）资源。
（3）运行命令启动container

日志聚集
处理用户日志是过去令人头痛的事情之一。与MRv1不同，NM不再截取日志并将日志留单个节点（TaskTracker）上，而是将日志上传到一个文件系统中，比如HDFS，以此来解决日志管理问题。

在某个NM上，所有属于同一个应用程序的container日志经聚集后被写到（可能经过压缩处理）一个FS上的日志文件中，用户可通过YARN命令行工具，WEB-UI或者直接通过FS访问这些日志。

MapReduce shuffle如何利用NM的附属服务
运行MapReduce程序所需的shuffle功能是通过附属服务实现的，该服务会启动一个Netty Server，它知道如何处理来自Reduce Task的MR相关的shuffle请求。MR（MapReduce） AM（ApplicationMaster）为shuffle服务定义了服务ID，和可能需要的安全令牌，而NM向AM提供shuffle服务的运行端口号，并由AM传递给各个Reduce Task。

结论
在YARN中，NodeManager主要用于管理抽象的container，它只处理container相关的事情，而不必关心每个应用程序（如MapReduce Task）自身的状态管理，它也不再有类似于map slot和reduce slot的slot概念，正是由于上述各个模块间清晰的责任分离，NM可以很容易的扩展，且它的代码也更容易维护。

节点健康状况检测

节点健康状况检测是YARN为每个NodeManager提供的机制，通过该机制，NodeManager可通过心跳机制将节点健康状况实时汇报给ResourceManager，而ResourceManager则会根据每个NodeManager的健康状况适当调整分配的任务数目。当NodeManager认为自己的健康状况“欠佳”时，可让ResourceManager不再分配任务，待健康状况好转时，再分配新任务。
实现原理
NodeManager上有专门一个服务判断所在节点的健康状况，该服务通过两种办法判断节点健康状况，第一种是通过管理员自定义的Shell脚本，NodeManager上专门有一个周期性任务执行该脚本，一旦该脚本输出以“ERROR”开头的字符串，则认为节点处于不健康状态，另一种是判断磁盘好坏，NodeManager上专门有一个周期性任务检测磁盘的好坏，如果坏磁盘数目达到一定的比例，则认为节点处于不健康状态。

（1）编写健康状况检测脚本

管理员需编写一个shell脚本，当认为节点处于不健康状态时，输出一个以“ERROR”开头的字符串，一段伪代码如下：

#! /bin/bash
If [ free memory is lower than 1GB ];do
echo “ERROR, free memory is lower than 1GB!”
done

然后管理员通过参数yarn.nodemanager.health-checker.script.path在yarn-site.xml中指定脚本所在位置。这样，当剩余内存量低于1GB时，NodeManager会将健康状况置为false，并通过心跳机制汇报给ResourceManager，当ResourceManager收到该消息后，将该节点移到黑名单中，不再为其分配新任务，直到健康状况为true。

（2）检测磁盘好坏

NodeManager会通过参数yarn.nodemanager.local-dirs和yarn.nodemanager.log-dirs配置一系列目录（磁盘），用于存储Application中间结果（比如MapReduce中Map Task的中间输出结果）和日志文件。NodeManager上专门有一个周期性任务检测这些目录的好坏，一旦发现正常磁盘的比例低于yarn.nodemanager.disk-health-checker.min-healthy-disks（默认是25%），则认为该节点处于“不健康”的状态。管理员可通过参数yarn.nodemanager.disk-health-checker.enable设置是否启用该功能，默认情况下是启用的。
NodeManager判断一个目录（磁盘）好坏的方法是，当它同时满足以下条件时才认为是正常目录：可读、可写、写执行。

container启动过程分析

概述
Container启动命令是由各个ApplicationMaster通过RPC函数ContainerManager.startContainer()向NodeManager发起的，Container启动过程主要经历三个阶段：资源本地化、启动并运行container、资源回收，其中，资源本地化指创建container工作目录，从HDFS下载运行container所需的各种资源（jar包、可执行文件等）等，而资源回收则是资源本地化的逆过程，它负责清理各种资源，它们均由ResourceLocalizationService服务完成的。启动container是由ContainersLauncher服务完成的，而运行container是由插拔式组件ContainerExecutor完成的，YARN提供了两种ContainerExecutor实现，一种是DefaultContainerExecutor，另一种是LinuxContainerExecutor。

资源本地化
资源本地化是指准备container运行所需的环境，包括创建container工作目录，从HDFS下载运行container所需的各种资源（jar包、可执行文件等）等。
YARN将资源分为两类，一类是public级别的资源，这类资源被放到一个公共目录下，由所有用户共享，另一类是private级别的资源，这类资源是用户私有的，只能在所属用户的各个作业间共享。资源本地化过程实际上就是准备public和private资源的过程，它由ResourceLocalizationService服务完成，其中，所有application的public资源由专门的线程PublicLocalizer下载完成，该线程内部维护了一个线程池以加快资源下载速度，每个application的private资源由一个专门的线程LocalizerRunner下载完成。

启动Container
启动Container是由ContainersLauncher完成的，该过程主要工作是将运行container对应的完整shell命令写到私有目录下的launch_container.sh中，并将token文件写到container_tokens中。之所以要将container运行命令写到launch_container.sh中，然后通过运行shell脚本的形式运行container，主要是因为直接执行命令可能会有些特殊符号不识别。

运行Container
而运行container是由插拔式组件ContainerExecutor完成的，YARN提供了两种ContainerExecutor实现，一种是DefaultContainerExecutor，另一种是LinuxContainerExecutor。DefaultContainerExecutor只是简单的以管理员身份运行launch_container.sh脚本，而LinuxContainerExecutor则是以container所属用户身份运行该脚本，它是Hadoop引入安全机制后加入的，此外，在不久的将来，container会引入cgroups隔离cpu资源，相关的代码也会存放在LinuxContainerExecutor中。

资源回收
资源回收由ResourceLocalizationService服务完成的，该过程与资源本地化正好相反，它负责撤销container运行过程中使用的各种资源。

资源隔离方案
YARN对内存资源和CPU资源采用了不同的资源隔离方案。对于内存资源，为了能够更灵活的控制内存使用量，YARN采用了进程监控的方案控制内存使用，即每个NodeManager会启动一个额外监控线程监控每个container内存资源使用量，一旦发现它超过约定的资源量，则会将其杀死。采用这种机制的另一个原因是Java中创建子进程采用了fork()+exec()的方案，子进程启动瞬间，它使用的内存量与父进程一致，从外面看来，一个进程使用内存量可能瞬间翻倍，然后又降下来，采用线程监控的方法可防止这种情况下导致swap操作。对于CPU资源，则采用了Cgroups进行资源隔离。