更快、更強(qiáng)――解析Hadoop新一代MapReduce框架Yarn

編者按：對(duì)于業(yè)界的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及分布式處理系統(tǒng)來說，Hadoop 是耳熟能詳?shù)淖吭介_源分布式文件存儲(chǔ)及處理框架，對(duì)于 Hadoop 框架的介紹在此不再累述，隨著需求的發(fā)展，Yarn 框架浮出水面， @依然光榮復(fù)興的 博客給我們做了很詳細(xì)的介紹，讀者通過本文中新舊 Hadoop MapReduce 框架的對(duì)比，更能深刻理解新的 yarn 框架的技術(shù)原理和設(shè)計(jì)思想。

背景

Yarn是一個(gè)分布式的資源管理系統(tǒng)，用以提高分布式的集群環(huán)境下的資源利用率，這些資源包括內(nèi)存、IO、網(wǎng)絡(luò)、磁盤等。其產(chǎn)生的原因是為了解決原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer們還可以周期性的在已有的代碼上進(jìn)行修改，可是隨著代碼的增加以及原MapReduce框架設(shè)計(jì)的不足，在原MapReduce框架上進(jìn)行修改變得越來越困難，所以MapReduce的committer們決定從架構(gòu)上重新設(shè)計(jì)MapReduce,使下一代的MapReduce(MRv2/Yarn)框架具有更好的擴(kuò)展性、可用性、可靠性、向后兼容性和更高的資源利用率以及能支持除了MapReduce計(jì)算框架外的更多的計(jì)算框架。

原MapReduce框架的不足

• JobTracker是集群事務(wù)的集中處理點(diǎn)，存在單點(diǎn)故障
• JobTracker需要完成的任務(wù)太多，既要維護(hù)job的狀態(tài)又要維護(hù)job的task的狀態(tài)，造成過多的資源消耗
• 在taskTracker端，用map/reduce task作為資源的表示過于簡(jiǎn)單，沒有考慮到CPU、內(nèi)存等資源情況，當(dāng)把兩個(gè)需要消耗大內(nèi)存的task調(diào)度到一起，很容易出現(xiàn)OOM
• 把資源強(qiáng)制劃分為map/reduce slot,當(dāng)只有map task時(shí)，reduce slot不能用；當(dāng)只有reduce task時(shí)，map slot不能用，容易造成資源利用不足。

Yarn架構(gòu)

Yarn/MRv2最基本的想法是將原JobTracker主要的資源管理和job調(diào)度/監(jiān)視功能分開作為兩個(gè)單獨(dú)的守護(hù)進(jìn)程。有一個(gè)全局的ResourceManager(RM)和每個(gè)Application有一個(gè)ApplicationMaster(AM)，Application相當(dāng)于map-reduce job或者DAG jobs。ResourceManager和NodeManager(NM)組成了基本的數(shù)據(jù)計(jì)算框架。ResourceManager協(xié)調(diào)集群的資源利用，任何client或者運(yùn)行著的applicatitonMaster想要運(yùn)行job或者task都得向RM申請(qǐng)一定的資源。ApplicatonMaster是一個(gè)框架特殊的庫，對(duì)于MapReduce框架而言有它自己的AM實(shí)現(xiàn)，用戶也可以實(shí)現(xiàn)自己的AM，在運(yùn)行的時(shí)候，AM會(huì)與NM一起來啟動(dòng)和監(jiān)視tasks。

ResourceManager

ResourceManager作為資源的協(xié)調(diào)者有兩個(gè)主要的組件：Scheduler和ApplicationsManager(AsM)。

Scheduler負(fù)責(zé)分配最少但滿足application運(yùn)行所需的資源量給Application。Scheduler只是基于資源的使用情況進(jìn)行調(diào)度，并不負(fù)責(zé)監(jiān)視/跟蹤application的狀態(tài)，當(dāng)然也不會(huì)處理失敗的task。RM使用resource container概念來管理集群的資源，resource container是資源的抽象，每個(gè)container包括一定的內(nèi)存、IO、網(wǎng)絡(luò)等資源，不過目前的實(shí)現(xiàn)只包括內(nèi)存一種資源。

ApplicationsManager負(fù)責(zé)處理client提交的job以及協(xié)商第一個(gè)container以供applicationMaster運(yùn)行，并且在applicationMaster失敗的時(shí)候會(huì)重新啟動(dòng)applicationMaster。下面闡述RM具體完成的一些功能。

1. 資源調(diào)度：Scheduler從所有運(yùn)行著的application收到資源請(qǐng)求后構(gòu)建一個(gè)全局的資源分配計(jì)劃，然后根據(jù)application特殊的限制以及全局的一些限制條件分配資源。
2. 資源監(jiān)視：Scheduler會(huì)周期性的接收來自NM的資源使用率的監(jiān)控信息，另外applicationMaster可以從Scheduler得到屬于它的已完成的container的狀態(tài)信息。
3. Application提交：
• client向AsM獲得一個(gè)applicationIDclient將application定義以及需要的jar包
• client將application定義以及需要的jar包文件等上傳到hdfs的指定目錄，由yarn-site.xml的yarn.app.mapreduce.am.staging-dir指定
• client構(gòu)造資源請(qǐng)求的對(duì)象以及application的提交上下文發(fā)送給AsM
• AsM接收application的提交上下文
• AsM根據(jù)application的信息向Scheduler協(xié)商一個(gè)Container供applicationMaster運(yùn)行，然后啟動(dòng)applicationMaster
• 向該container所屬的NM發(fā)送launchContainer信息啟動(dòng)該container,也即啟動(dòng)applicationMaster、AsM向client提供運(yùn)行著的AM的狀態(tài)信息。
4. AM的生命周期：AsM負(fù)責(zé)系統(tǒng)中所有AM的生命周期的管理。AsM負(fù)責(zé)AM的啟動(dòng)，當(dāng)AM啟動(dòng)后，AM會(huì)周期性的向AsM發(fā)送heartbeat，默認(rèn)是1s，AsM據(jù)此了解AM的存活情況，并且在AM失敗時(shí)負(fù)責(zé)重啟AM，若是一定時(shí)間過后(默認(rèn)10分鐘)沒有收到AM的heartbeat，AsM就認(rèn)為該AM失敗了。

關(guān)于ResourceManager的可用性目前還沒有很好的實(shí)現(xiàn)，不過Cloudera公司的CDH4.4以后的版本實(shí)現(xiàn)了一個(gè)簡(jiǎn)單的高可用性，使用了Hadoop-common項(xiàng)目中HA部分的代碼，采用了類似hdfs namenode高可用性的設(shè)計(jì)，給RM引入了active和standby狀態(tài)，不過沒有與journalnode相對(duì)應(yīng)的角色，只是由zookeeper來負(fù)責(zé)維護(hù)RM的狀態(tài)，這樣的設(shè)計(jì)只是一個(gè)最簡(jiǎn)單的方案，避免了手動(dòng)重啟RM，離真正的生產(chǎn)可用還有一段距離。

NodeManager

NM主要負(fù)責(zé)啟動(dòng)RM分配給AM的container以及代表AM的container，并且會(huì)監(jiān)視container的運(yùn)行情況。在啟動(dòng)container的時(shí)候，NM會(huì)設(shè)置一些必要的環(huán)境變量以及將container運(yùn)行所需的jar包、文件等從hdfs下載到本地，也就是所謂的資源本地化；當(dāng)所有準(zhǔn)備工作做好后，才會(huì)啟動(dòng)代表該container的腳本將程序啟動(dòng)起來。啟動(dòng)起來后，NM會(huì)周期性的監(jiān)視該container運(yùn)行占用的資源情況，若是超過了該container所聲明的資源量，則會(huì)kill掉該container所代表的進(jìn)程。

另外，NM還提供了一個(gè)簡(jiǎn)單的服務(wù)以管理它所在機(jī)器的本地目錄。Applications可以繼續(xù)訪問本地目錄即使那臺(tái)機(jī)器上已經(jīng)沒有了屬于它的container在運(yùn)行。例如，Map-Reduce應(yīng)用程序使用這個(gè)服務(wù)存儲(chǔ)map output并且shuffle它們給相應(yīng)的reduce task。

在NM上還可以擴(kuò)展自己的服務(wù)，yarn提供了一個(gè)yarn.nodemanager.aux-services的配置項(xiàng)，通過該配置，用戶可以自定義一些服務(wù)，例如Map-Reduce的shuffle功能就是采用這種方式實(shí)現(xiàn)的。

NM在本地為每個(gè)運(yùn)行著的application生成如下的目錄結(jié)構(gòu)：

在啟動(dòng)一個(gè)container的時(shí)候，NM就執(zhí)行該container的default_container_executor.sh，該腳本內(nèi)部會(huì)執(zhí)行l(wèi)aunch_container.sh。launch_container.sh會(huì)先設(shè)置一些環(huán)境變量，最后啟動(dòng)執(zhí)行程序的命令。對(duì)于MapReduce而言，啟動(dòng)AM就執(zhí)行org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.MRAppMaster；啟動(dòng)map/reduce task就執(zhí)行org.apache.hadoop.mapred.YarnChild。

ApplicationMaster

ApplicationMaster是一個(gè)框架特殊的庫，對(duì)于Map-Reduce計(jì)算模型而言有它自己的ApplicationMaster實(shí)現(xiàn)，對(duì)于其他的想要運(yùn)行在yarn上的計(jì)算模型而言，必須得實(shí)現(xiàn)針對(duì)該計(jì)算模型的ApplicationMaster用以向RM申請(qǐng)資源運(yùn)行task，比如運(yùn)行在yarn上的spark框架也有對(duì)應(yīng)的ApplicationMaster實(shí)現(xiàn)，歸根結(jié)底，yarn是一個(gè)資源管理的框架，并不是一個(gè)計(jì)算框架，要想在yarn上運(yùn)行應(yīng)用程序，還得有特定的計(jì)算框架的實(shí)現(xiàn)。由于yarn是伴隨著MRv2一起出現(xiàn)的，所以下面簡(jiǎn)要概述MRv2在yarn上的運(yùn)行流程。

MRv2運(yùn)行流程：

1. MR JobClient向resourceManager(AsM)提交一個(gè)job
2. AsM向Scheduler請(qǐng)求一個(gè)供MR AM運(yùn)行的container，然后啟動(dòng)它
3. MR AM啟動(dòng)起來后向AsM注冊(cè)
4. MR JobClient向AsM獲取到MR AM相關(guān)的信息，然后直接與MR AM進(jìn)行通信
5. MR AM計(jì)算splits并為所有的map構(gòu)造資源請(qǐng)求
6. MR AM做一些必要的MR OutputCommitter的準(zhǔn)備工作
7. MR AM向RM(Scheduler)發(fā)起資源請(qǐng)求，得到一組供map/reduce task運(yùn)行的container，然后與NM一起對(duì)每一個(gè)container執(zhí)行一些必要的任務(wù)，包括資源本地化等
8. MR AM 監(jiān)視運(yùn)行著的task 直到完成，當(dāng)task失敗時(shí)，申請(qǐng)新的container運(yùn)行失敗的task
9. 當(dāng)每個(gè)map/reduce task完成后，MR AM運(yùn)行MR OutputCommitter的cleanup 代碼，也就是進(jìn)行一些收尾工作
10. 當(dāng)所有的map/reduce完成后，MR AM運(yùn)行OutputCommitter的必要的job commit或者abort APIs
11. MR AM退出。

在Yarn上寫應(yīng)用程序

在yarn上寫應(yīng)用程序并不同于我們熟知的MapReduce應(yīng)用程序，必須牢記yarn只是一個(gè)資源管理的框架，并不是一個(gè)計(jì)算框架，計(jì)算框架可以運(yùn)行在yarn上。我們所能做的就是向RM申請(qǐng)container,然后配合NM一起來啟動(dòng)container。就像MRv2一樣，jobclient請(qǐng)求用于MR AM運(yùn)行的container，設(shè)置環(huán)境變量和啟動(dòng)命令，然后交由NM去啟動(dòng)MR AM，隨后map/reduce task就由MR AM全權(quán)負(fù)責(zé)，當(dāng)然task的啟動(dòng)也是由MR AM向RM申請(qǐng)container，然后配合NM一起來啟動(dòng)的。所以要想在yarn上運(yùn)行非特定計(jì)算框架的程序，我們就得實(shí)現(xiàn)自己的client和applicationMaster。另外我們自定義的AM需要放在各個(gè)NM的classpath下，因?yàn)锳M可能運(yùn)行在任何NM所在的機(jī)器上。

原文鏈接：Yarn詳解（責(zé)編：Arron）

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