大数据学习（62）- Hadoop-yarn

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一、YARN概述

1. YARN简介
        Hadoop-YARN是Apache Hadoop生态系统中的一个集群资源管理器。它作为Hadoop的第二代资源管理框架，负责管理和分配集群中的计算资源。YARN的设计目标是提供一个通用的资源管理框架，使得Hadoop集群可以同时运行多个计算框架，如MapReduce、Apache Spark、Apache Flink等。通过将集群资源和计算任务分离，YARN实现了更高的资源利用率和更好的集群资源管理。

2. YARN架构
Hadoop-YARN的架构包括以下组件：

(1) ResourceManager（资源管理器）
        ResourceManager是YARN集群的主要组件，负责整个集群的资源管理和分配。它有两个关键角色：调度器（Scheduler）和应用程序管理器（ApplicationManager）。

        调度器负责将集群中的资源分配给不同的应用程序。它根据资源请求、优先级和调度策略来决定如何分配资源。调度器可以使用不同的调度算法，如容量调度器（Capacity Scheduler）或公平调度器（Fair Scheduler）。

        应用程序管理器负责接收来自客户端的作业提交请求，并与调度器协商资源。一旦应用程序被接受，应用程序管理器会为该应用程序分配一个ApplicationMaster。

(2) NodeManager（节点管理器）
        NodeManager是每个集群节点上的代理，负责管理该节点上的资源。它接收来自ResourceManager的指令，并执行以下任务：

        启动和监控容器（Container）：容器是YARN中的一个抽象概念，它是一组资源（如内存、CPU等）的封装。NodeManager根据ResourceManager的指令启动和监控容器，为应用程序提供所需的资源。

        报告节点的资源使用情况：NodeManager定期向ResourceManager报告节点的资源使用情况，包括可用资源和已使用资源。

(3) ApplicationMaster（应用程序管理器）
        每个应用程序在YARN中都有一个ApplicationMaster，它负责与ResourceManager协商资源，并与NodeManager一起管理应用程序的执行。

        向ResourceManager请求资源：ApplicationMaster根据应用程序的需求向ResourceManager请求资源。它可以动态地请求和释放资源，根据应用程序的需求进行灵活的资源调整。

        与NodeManager协调任务执行：一旦资源被分配给应用程序，ApplicationMaster与NodeManager协调任务的执行。它可以启动、监控和管理任务容器，并与NodeManager通信以获取任务的执行状态。

3. YARN特点
Hadoop-YARN具有以下特点：

(1) 分布式资源管理
YARN提供了分布式资源管理的能力，可以有效地管理和分配集群中的计算资源。它将集群资源（如内存、CPU等）与计算任务（如MapReduce作业）分离，实现了更高的资源利用率和更好的集群资源管理。

(2) 多框架支持
YARN设计为通用的资源管理框架，可以同时运行多个计算框架，如MapReduce、Apache Spark、Apache Flink等。这意味着在同一个集群上可以运行不同的计算框架，根据不同的需求选择最适合的框架进行数据处理和分析。

(3) 灵活的资源调度
YARN提供了灵活的资源调度机制，可以根据应用程序的需求动态分配和调整资源。它支持不同的调度算法，如容量调度器（Capacity Scheduler）和公平调度器（Fair Scheduler），可以根据优先级、资源请求和调度策略来决定资源的分配。

(4) 高可靠性和容错性
YARN具有高可靠性和容错性的特点。它通过监控和管理应用程序的执行，可以检测和处理节点故障、任务失败等情况。当节点或任务发生故障时，YARN可以自动重新分配资源和重新执行任务，确保作业的完成和数据的一致性。

(5) 可扩展性
YARN的设计目标之一是可扩展性，它可以适应不断增长的数据规模和计算需求。通过添加更多的节点和资源，YARN可以扩展到大规模的集群，处理更多的数据和作业。

(6) 安全性
YARN提供了安全性机制，可以保护集群中的数据和应用程序免受未经授权的访问和恶意操作。它支持身份验证、授权和审计等安全功能，确保集群的安全性和数据的保护。

二、YARN的核心思想

        YARN的核心思想是将资源管理和作业调度从特定的计算框架（如MapReduce）中分离出来使其成为单独的守护进程，使得Hadoop集群能够更通用地支持多种类型的应用程序和工作负载。
        这个想法是拥有一个全局的 ResourceManager ( RM ) 和每个应用程序的 ApplicationMaster ( AM )。应用程序可以是单个作业，也可以是作业的 DAG。ResourceManager 和 NodeManager 构成了数据计算框架。 ResourceManager是系统中所有应用程序之间资源仲裁的最终权威。         NodeManager 是每台机器的框架代理，负责容器、监视其资源使用情况（CPU、内存、磁盘、网络）并将其报告给ResourceManager/Scheduler。每个应用程序的 ApplicationMaster 实际上是一个特定于框架的库，其任务是与 ResourceManager 协商资源并与 NodeManager 一起执行和监视任务。（ApplicationMaster 是由应用程序框架（如 MapReduce、Spark、Impala 等）提供的。每个框架都会根据自己的需求和特点来实现 ApplicationMaster。这也意味着，不同的应用程序框架会有不同的 ApplicationMaster 实现，它们负责处理与框架相关的特定逻辑。）

        为了将 YARN 扩展至数千个节点以上，YARN通过YARN Federation功能支持联合概念。联合允许透明地将多个纱线（子）集群连接在一起，并使它们显示为单个大型集群。这可用于实现更大的规模，和/或允许多个独立集群一起用于非常大的作业，或用于具有跨所有集群的容量的租户。

（YARN Federation通过逻辑统一资源池、智能请求路由、全局资源调度等机制，显著提高了大型Hadoop集群的资源管理和调度能力。）

在 YARN 上运行的应用程序

三、yarn的适配程序

1.批处理应用程序：
        批处理作业是Hadoop最常见的用例之一，它们通常涉及对大规模数据集进行分析和处理。使用YARN，批处理作业可以通过MapReduce框架或其他批处理引擎（如Apache Spark、Apache Flink等）来运行。
2.交互式查询：
        交互式查询通常用于对数据进行即席查询和分析。通过YARN，可以在集群上运行诸如Apache Hive、Apache Impala、Apache Drill等交互式查询引擎，这些引擎能够实时响应用户的查询请求。
3.流处理应用程序：
        流处理应用程序用于对实时数据流进行处理和分析。通过YARN，可以在集群上运行流处理引擎，如Apache Storm、Apache Flink、Apache Kafka Streams等，以实时处理数据流并生成相应的输出。
4.机器学习和数据挖掘：
        YARN也可以支持运行机器学习和数据挖掘算法。例如，可以使用Apache Spark的机器学习库（MLlib）或Apache Flink的机器学习库来在集群上训练和部署机器学习模型。
5.图计算：
        图计算应用程序用于在图结构数据上执行复杂的分析和计算。通过YARN，可以在集群上运行图计算引擎，如Apache Giraph、Apache Spark GraphX等，来处理大规模的图数据。
6.其他类型的应用程序：
        此外，YARN还可以支持各种其他类型的应用程序，包括ETL（Extract-Transform-Load）作业、数据流处理、实时分析等。YARN的通用性和灵活性使得它能够满足不同类型应用程序的运行需求。

四、应用程序如何在 YARN 上运行？

1、应用程序提交

• 提交信息：用户通过YARN客户端提交应用程序时，确实需要指定应用程序的资源需求、启动命令、应用程序类型等信息。这些信息通常以配置文件或命令行参数的形式提供。
• 启动命令：对于Java应用程序，启动命令通常会包括指定应用程序的jar包、主类名以及任何必要的命令行参数。对于其他类型的应用程序（如Python脚本、Shell脚本等），启动命令也会有相应的调整。

2、ResourceManager分配资源

• 资源需求：ResourceManager在分配资源时，会考虑应用程序的资源需求以及集群中的资源情况。资源需求通常包括CPU、内存、磁盘空间等。
• 资源分配策略：ResourceManager会根据配置的调度策略（如FIFO、Capacity Scheduler、Fair Scheduler等）来分配资源。这些策略决定了资源的分配方式和优先级。

3、NodeManager启动容器

• 容器启动：一旦ResourceManager完成资源分配，它会通知相应的NodeManager启动容器。容器是YARN中的基本执行单位，它封装了运行应用程序所需的计算资源、环境变量等信息。
• 资源隔离：NodeManager通过资源隔离机制（如cgroups）确保容器内的任务不会互相干扰，并且每个容器都只能访问其分配到的资源。

4、应用程序启动

• 启动命令执行：在容器启动完成后，NodeManager会执行应用程序的启动命令。这可能涉及启动应用程序的主进程，例如执行Java的main()方法、运行Python脚本或Shell脚本等。

4、ApplicationMaster启动

• ApplicationMaster角色：ApplicationMaster是一个特殊的组件，它负责与ResourceManager通信，协商资源、监控作业进度，并向ResourceManager请求更多资源或报告作业完成情况。
• 启动与监控：ApplicationMaster运行在集群中的一个容器中，并由ResourceManager负责启动和监控。一旦ApplicationMaster启动，它就会开始与ResourceManager进行交互，以确保应用程序能够顺利执行。

5、作业执行

• 执行过程：一旦ApplicationMaster启动，应用程序就可以开始在容器中执行。根据应用程序的类型和逻辑，它可能会涉及到数据的读取、处理、计算以及生成结果等过程。
• 任务调度：ApplicationMaster会根据应用程序的需求和集群中的资源情况，调度任务在相应的容器上执行。

6、作业完成

• 完成报告：一旦应用程序执行完成，ApplicationMaster会向ResourceManager报告作业完成情况，并请求释放所占用的资源。
• 资源释放：ResourceManager会相应地释放容器所占用的资源，并通知NodeManager停止相应的容器。至此，应用程序的执行过程结束，集群资源被释放，可以被其他应用程序使用。