【hadoop】yarn基本架构和工作机制

本文详细介绍了YARN的基本架构与工作机制,包括程序提交流程、资源管理、任务调度等关键环节,帮助读者理解YARN如何高效地管理和调度计算资源。

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一、yarn基本架构


二、yarn工作机制


0Mr 程序提交到客户端所在的节点。

1Yarnrunner  Resourcemanager 申请一个 Application

2rm 将该应用程序的资源路径返回给 yarnrunner

3)该程序将运行所需资源提交到 HDFS 上。

4)程序资源提交完毕后,申请运行 mrAppMaster

5RM 将用户的请求初始化成一个 task

6)其中一个 NodeManager 领取到 task 任务。

7)该 NodeManager 创建容器 Container,并产生 MRAppmaster

8Container  HDFS 上拷贝资源到本地。

9MRAppmaster  RM 申请运行 maptask 资源。

10RM 将运行 maptask 任务分配给另外两个 NodeManager,另两个 NodeManager 

别领取任务并创建容器。

11MR 向两个接收到任务的 NodeManager 发送程序启动脚本,这两个 NodeManager

分别启动 maptaskmaptask 对数据分区排序。

12MrAppMaster 等待所有 maptask 运行完毕后,向 RM 申请容器,运行 reduce task

13reduce task  maptask 获取相应分区的数据。

14)程序运行完毕后,MR 会向 RM 申请注销自己。


<think>嗯,用户想了解Hadoop YARN Federation的架构工作机制。这个问题需要深入解释分布式系统的设计思想。用户可能是个大数据工程师或者学生,正在研究YARN的扩展方案。 从技术角度看,YARN Federation的核心是解决单点瓶颈问题。我记得Hadoop在早期版本中,ResourceManager是单点运行的,当集群规模扩大到上万节点时,这会导致性能问题。Federation通过引入多个ResourceManager实例来分担负载,这个设计思路HDFS Federation很像。 需要重点解释几个关键组件:Router、StateStorePolicyManager。Router相当于客户端请求的入口点,它根据策略将请求转发给不同的RM;StateStore负责维护集群状态的一致性;PolicyManager则决定了路由逻辑。这三者协同工作才能实现透明的联邦机制。 用户可能还会关心实际部署问题。比如Router的高可用配置、StateStore的选型(Zookeeper还是其他方案)、跨机房部署时的延迟问题等。不过用户当前的问题集中在工作机制上,这些实操细节可以放在后续问题里。 考虑到用户要求详细解释,准备从架构图开始说明,然后分步骤描述请求处理流程。特别要强调"无单点故障""线性扩展"这两个核心优势,这对大规模集群非常重要。 用户提供的引用材料里提到Federation不能解决MapReduce性能问题,这个观点是对的。在回答里需要明确区分YARN资源管理计算框架性能的关系,避免产生误导。 最后要注意技术术语的中文翻译准确性,比如"Sub-Cluster"译为"子集群"比"分集群"更准确,"State Store"译为"状态存储"而非"状态仓库"。</think>以下是Hadoop YARN Federation的架构工作机制详解: ### **1. 核心目标** 解决单一ResourceManager(RM)的扩展性瓶颈: - **单点故障风险**:传统架构中RM是单点故障源 - **资源限制**:单个RM难以管理超大规模集群(>10K节点) - **性能瓶颈**:高并发场景下调度吞吐量受限 ### **2. 架构组件** ```mermaid graph LR Client-->Router Router-->|路由策略| RM1[RM Sub-Cluster1] Router-->|路由策略| RM2[RM Sub-Cluster2] RM1-->|状态同步| StateStore[(全局状态存储)] RM2-->|状态同步| StateStore ``` #### **关键组件说明** | **组件** | **功能** | |--------------------|--------------------------------------------------------------------------| | **Router** | 客户端请求入口点,实现请求的透明路由(无感知转发) | | **Sub-Cluster** | 独立RM实例+NodeManager组,每个子集群管理专属物理资源 | | **StateStore** | 全局状态存储(通常用ZooKeeper),维护集群拓扑策略 | | **PolicyManager** | 决策路由策略(如基于队列/用户/负载) | ### **3. 工作流程** #### **(1) 客户端提交作业** ```python # 客户端代码示例(无感知调用) app = yarn_client.submit_app( app_name="federation_demo", resource_request={"memory": "4GB", "vcores": 2} # 资源请求格式不变 ) ``` #### **(2) Router路由决策** 根据策略选择目标子集群: - **策略类型**: - 哈希路由(HashRouterPolicy):$hash(user) \mod N$ - 负载均衡(LoadBasedRouterPolicy):$min(rm_i.load), i\in[1,N]$ - 队列映射(QueueBasedPolicy):$queue \rightarrow rm_id$ #### **(3) 子集群处理** ```mermaid sequenceDiagram RM->>NM: 分配容器 NM->>RM: 心跳报告 RM->>StateStore: 同步状态(作业进度/资源变更) ``` #### **(4) 全局状态同步** - **StateStore维护**: - 子集群活跃状态 - 路由策略版本 - 跨集群队列配额 - 容错机制:若子集群故障,Router自动屏蔽故障节点 ### **4. 关键技术机制** #### **资源隔离与共享** - **物理隔离**:每个NM固定归属一个子集群 - **逻辑统一**:通过Router提供全局资源视图 - **跨集群调度**:需通过`FederationInterceptor`组件实现(实验性特性) #### **容错设计** - **Router HA**:多Router实例+负载均衡器 - **状态存储冗余**:StateStore采用ZooKeeper集群 - **子集群自治**:单个子集群故障不影响其他集群 ### **5. 性能优化效果** $$ T_{max} = \sum_{i=1}^{N} T_{rm_i} \quad (N=\text{子集群数}) $$ - 调度吞吐量线性扩展(实测可达**10倍**提升)[^1] - 支持**百万级**容器并发管理 - 降低单RM GC压力(各子集群独立GC) ### **6. 典型部署场景** ```bash # 配置文件示例(yarn-site.xml) <property> <name>yarn.federation.router.policy</name> <value>org.apache.hadoop.yarn.server.router.HashBasedRouterPolicy</value> </property> <property> <name>yarn.federation.state-store.zk.address</name> <value>zk1:2181,zk2:2181</value> # ZooKeeper集群地址 </property> ``` > **注意**:Federation虽提升扩展性,但增加了运维复杂度,需权衡集群规模与运维成本[^1]。对于中小集群(<5K节点),建议优先优化RM配置而非引入联邦。 --- **
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