Hadoop资源管理器YARN详解

Hadoop资源管理器YARN详解Hadoop资源管理器YARN详解1.简介1.1YARN的历史背景YARN，全称为YetAnotherResourceNegotiator，是Hadoop2.0版本中引入的一个重要组件，用于资源管理和调度。在Hadoop1.0中，MapReduce既是计算框架也是资源管理器，这限制了Hadoop集群的灵活性和扩展性。YARN的出现，将资源管理和计算框架分离，使得Hadoop集群可以支持多种计算框架，如MapReduce、Spark、Flink等，提高了资源的利用率和集群的效率。1.2YARN的架构与组件YARN的架构主要由以下几个组件构成：-ResourceManager(RM)：集群中唯一的资源管理器，负责整个集群的资源管理和调度。-NodeManager(NM)：每个节点上的代理，负责管理节点上的资源（如CPU、内存）和执行来自ResourceManager的任务。-ApplicationMaster(AM)：每个应用程序的管理器，负责向ResourceManager申请资源，并与NodeManager通信来执行和监控任务。-Container：NodeManager为应用程序分配的资源单位，包含一定的CPU和内存资源。1.3YARN的工作原理YARN的工作流程如下：1.应用程序提交：用户向YARN提交应用程序，包括应用程序的JAR文件、配置文件等。2.资源申请：ApplicationMaster向ResourceManager申请资源，ResourceManager根据集群的资源情况和应用程序的需求，分配资源给ApplicationMaster。3.任务调度：ApplicationMaster将任务调度到分配的资源上，即在NodeManager上启动Container来执行任务。4.任务执行：NodeManager在Container中执行任务，并监控任务的运行状态。5.状态汇报：NodeManager将任务的运行状态汇报给ApplicationMaster，ApplicationMaster再将状态汇报给ResourceManager。6.资源释放：当任务执行完毕，ApplicationMaster会释放资源，ResourceManager会回收资源。2.YARN的历史背景在Hadoop1.0中，MapReduce既是计算框架也是资源管理器，这意味着所有的计算任务都必须通过MapReduce来执行，这限制了Hadoop集群的灵活性和扩展性。例如，如果用户想要在Hadoop集群上运行其他类型的计算任务，如实时流处理、机器学习等，就必须使用MapReduce来模拟，这不仅效率低下，而且难以管理和调度。为了解决这个问题，Hadoop2.0引入了YARN，将资源管理和计算框架分离。YARN作为一个通用的资源管理器，可以支持多种计算框架，如MapReduce、Spark、Flink等，提高了资源的利用率和集群的效率。同时，YARN还提供了一个统一的资源管理和调度接口，使得用户可以更方便地管理和调度Hadoop集群上的计算任务。3.YARN的架构与组件3.1ResourceManager(RM)ResourceManager是YARN的核心组件，负责整个集群的资源管理和调度。ResourceManager运行在集群的主节点上，它维护着集群的资源状态，包括可用的资源、已分配的资源、正在运行的任务等。ResourceManager还负责接收来自ApplicationMaster的资源申请，并根据集群的资源情况和应用程序的需求，分配资源给ApplicationMaster。3.2NodeManager(NM)NodeManager是YARN的另一个重要组件，运行在集群的每个节点上。NodeManager负责管理节点上的资源，包括CPU、内存、磁盘等，并执行来自ResourceManager的任务。NodeManager还负责监控任务的运行状态，并将状态汇报给ApplicationMaster。3.3ApplicationMaster(AM)ApplicationMaster是每个应用程序的管理器，负责向ResourceManager申请资源，并与NodeManager通信来执行和监控任务。ApplicationMaster运行在集群的某个节点上，它负责将应用程序分解为多个任务，并将任务调度到分配的资源上，即在NodeManager上启动Container来执行任务。3.4ContainerContainer是NodeManager为应用程序分配的资源单位，包含一定的CPU和内存资源。Container是YARN中最小的资源单位，每个Container可以运行一个或多个任务。Container的生命周期由NodeManager管理，当任务执行完毕，NodeManager会释放Container的资源。4.YARN的工作原理4.1应用程序提交用户向YARN提交应用程序，包括应用程序的JAR文件、配置文件等。应用程序的提交可以通过Hadoop的命令行工具hadoopjar来完成，例如：hadoopjarmyapp.jarmyclass-Dmapreduce.job.queuename=myqueue在这个例子中，myapp.jar是应用程序的JAR文件，myclass是应用程序的主类，-Dmapreduce.job.queuename=myqueue是应用程序的配置参数，用于指定应用程序运行的队列。4.2资源申请ApplicationMaster向ResourceManager申请资源，ResourceManager根据集群的资源情况和应用程序的需求，分配资源给ApplicationMaster。资源的申请和分配是通过YARN的API来完成的，例如：//创建资源申请

ResourceRequestInforequest=

RecordFactory.newRecordInstance(ResourceRequestInfo.class);

request.setResourceName("myresource");

request.setCapability(newResource(1,1024));

request.setNumContainers(1);

request.setPriority(newPriority(1));

//向ResourceManager申请资源

resourceManager.sendResourceRequest(request);在这个例子中，ResourceRequestInfo是资源申请的信息，包括资源的名称、能力（CPU和内存）、容器的数量和优先级。resourceManager.sendResourceRequest是向ResourceManager申请资源的API。4.3任务调度ApplicationMaster将任务调度到分配的资源上，即在NodeManager上启动Container来执行任务。任务的调度是通过YARN的API来完成的，例如：//创建任务

MapTasktask=RecordFactory.newRecordInstance(MapTask.class);

task.setTaskID(newTaskID("mytask"));

task.setPhase(TaskPhase.MAP);

task.setSplit(newInputSplit());

//启动Container来执行任务

Containercontainer=resourceManager.allocateContainer();

container.launchTask(task);在这个例子中，MapTask是任务的信息，包括任务的ID、阶段（Map或Reduce）和输入分割。resourceManager.allocateContainer是分配Container的API，container.launchTask是启动Container来执行任务的API。4.4任务执行NodeManager在Container中执行任务，并监控任务的运行状态。任务的执行是通过YARN的API来完成的，例如：//执行任务

container.runTask();

//监控任务状态

TaskStatusstatus=container.getTaskStatus();

if(status.getRunState()==TaskStatus.State.RUNNING){

//任务正在运行

}elseif(status.getRunState()==TaskStatus.State.SUCCEEDED){

//任务执行成功

}elseif(status.getRunState()==TaskStatus.State.FAILED){

//任务执行失败

}在这个例子中，container.runTask是执行任务的API，container.getTaskStatus是获取任务状态的API。4.5状态汇报NodeManager将任务的运行状态汇报给ApplicationMaster，ApplicationMaster再将状态汇报给ResourceManager。状态的汇报是通过YARN的API来完成的，例如：//汇报任务状态

ApplicationMaster.sendTaskStatus(status);在这个例子中，ApplicationMaster.sendTaskStatus是汇报任务状态的API。4.6资源释放当任务执行完毕，ApplicationMaster会释放资源，ResourceManager会回收资源。资源的释放是通过YARN的API来完成的，例如：//释放资源

resourceManager.releaseAllocatedResource(container);在这个例子中，resourceManager.releaseAllocatedResource是释放资源的API。通过以上步骤，YARN可以有效地管理和调度Hadoop集群上的计算任务，提高了资源的利用率和集群的效率。Hadoop资源管理器YARN安装与配置5.YARN的安装步骤在开始安装YARN之前，确保你的系统已经安装了Java和Hadoop的其他组件。下面的步骤将指导你如何在Hadoop集群上安装和配置YARN。下载Hadoop安装包:访问ApacheHadoop的官方网站，下载适合你操作系统的Hadoop版本。通常，Hadoop的安装包是一个.tar.gz文件。解压Hadoop安装包:使用命令行工具解压下载的Hadoop安装包。例如，如果你的文件名为hadoop-3.2.1.tar.gz，可以使用以下命令：tar-zxvfhadoop-3.2.1.tar.gz配置Hadoop环境变量:在你的系统中设置Hadoop的环境变量。编辑/etc/profile文件，添加以下行：exportHADOOP_HOME=/path/to/hadoop

exportPATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin

exportPATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin配置YARN:编辑$HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml文件，配置YARN的资源管理器和节点管理器的地址。例如：<configuration>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>

<value>master</value>

</property>

<property>

<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>

<value>mapreduce_shuffle</value>

</property>

</configuration>格式化HDFS:在首次安装Hadoop后，需要格式化HDFS。使用以下命令：$HADOOP_HOME/bin/hdfsnamenode-format启动Hadoop服务:使用以下命令启动Hadoop的所有服务，包括YARN：$HADOOP_HOME/sbin/start-all.sh验证YARN服务:通过访问YARN的WebUI（默认在http://master:8088）来验证YARN是否正确启动。6.配置YARN的关键参数YARN的配置涉及到多个关键参数，这些参数影响着资源的分配和任务的执行效率。下面是一些重要的配置参数及其作用。yarn.nodemanager.resource.memory-mb:这个参数定义了每个节点管理器可以分配给应用程序的总内存。例如，如果你的节点有16GB的内存，可以设置为16384。yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores:定义了每个节点管理器可以分配给应用程序的CPU核心数。例如，如果你的节点有8个核心，可以设置为8。yarn.scheduler.minimum-allocation-mb:这个参数定义了YARN调度器分配给每个容器的最小内存。通常，这个值应该设置得足够小，以确保小任务也能得到资源。yarn.scheduler.maximum-allocation-mb:定义了YARN调度器分配给每个容器的最大内存。这个值应该根据你的集群的总内存来设置。yarn.app.mapreduce.am.resource.mb:这个参数定义了MapReduce应用程序的ApplicationMaster可以使用的内存。yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio:定义了虚拟内存和物理内存的比例。例如，如果设置为2.1，那么1GB的物理内存可以支持2.1GB的虚拟内存。7.YARN环境的测试与验证在完成YARN的安装和配置后，进行测试和验证是确保其正常运行的关键步骤。下面是如何测试YARN环境的一些方法。运行MapReduce示例:Hadoop自带了一些MapReduce示例，可以用来测试YARN是否正常工作。例如，运行wordcount示例：$HADOOP_HOME/bin/yarnjar$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.2.1.jarwordcount/input/output这里，/input是HDFS上的输入目录，/output是输出目录。检查YARNWebUI:访问YARN的WebUI（默认在http://master:8088），检查是否有节点管理器连接到资源管理器，以及资源的使用情况。使用Hadoop命令行工具:使用hadoop和yarn命令行工具检查集群的状态和资源使用情况。例如，使用yarnnode-list命令查看所有节点的状态。通过以上步骤，你可以确保YARN在你的Hadoop集群上正确安装和配置，为你的大数据处理任务提供稳定和高效的资源管理。Hadoop资源管理器YARN详解8.资源管理8.1ResourceManager详解ResourceManager是YARN中的核心组件，负责整个集群的资源管理和调度。它主要包含两个组件：Scheduler和ApplicationManager。Scheduler：负责将集群的资源分配给运行中的应用程序。它不跟踪应用程序的状态或失败，只关心资源的分配和调度。例如，CapacityScheduler和FairScheduler是YARN中两种常用的调度器，它们根据不同的策略分配资源。ApplicationManager：负责接收来自客户端的作业提交请求，为每个作业启动ApplicationMaster，并为作业分配第一个容器。它还负责作业的失败和恢复。示例：ResourceManager配置#yarn-site.xml配置文件示例

<configuration>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.address</name>

<value>localhost:8032</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>

<value>localhost:8030</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>

<value>localhost:8031</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>

<value>localhost:8033</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>

<value>localhost:8088</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>

<value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler</value>

</property>

</configuration>8.2NodeManager功能解析NodeManager是YARN中每个节点上的守护进程，负责管理节点上的资源（如CPU、内存），并监控容器的生命周期。它与ResourceManager通信，报告节点的资源使用情况，并接收来自ResourceManager的命令。NodeManager的主要功能容器管理：为ApplicationMaster启动、监控和终止容器。资源管理：管理节点上的资源，如内存和CPU。日志和状态上报：收集容器的日志和状态信息，上报给ResourceManager。8.3ApplicationMaster的角色与职责ApplicationMaster是每个应用程序的管理者，负责与ResourceManager协商资源，并与NodeManager通信来执行和监控任务。ApplicationMaster的主要职责资源申请与分配：向ResourceManager申请资源，并分配给应用程序的任务。任务调度与监控：调度应用程序的任务到分配的容器中运行，并监控任务的执行状态。故障恢复：在任务失败时，重新调度任务到其他容器。示例：ApplicationMaster代码示例//ApplicationMaster示例代码

importorg.apache.hadoop.yarn.api.ApplicationConstants;

importorg.apache.hadoop.yarn.api.records.ApplicationAttemptId;

importorg.apache.hadoop.yarn.api.records.Container;

importorg.apache.hadoop.yarn.api.records.ContainerId;

importorg.apache.hadoop.yarn.api.records.ContainerLaunchContext;

importorg.apache.hadoop.yarn.api.records.LocalResource;

importorg.apache.hadoop.yarn.api.records.LocalResourceType;

importorg.apache.hadoop.yarn.api.records.LocalResourceVisibility;

importorg.apache.hadoop.yarn.api.records.Resource;

importorg.apache.hadoop.yarn.api.records.URL;

importorg.apache.hadoop.yarn.client.api.AMRMClient;

importorg.apache.hadoop.yarn.client.api.async.AMRMClientAsync;

importorg.apache.hadoop.yarn.conf.YarnConfiguration;

importorg.apache.hadoop.yarn.util.Records;

publicclassSimpleApplicationMaster{

privatestaticfinalStringAPP_JAR_NAME="app.jar";

privatestaticfinalStringAPP_JAR_PATH="hdfs://localhost:9000/user/app/"+APP_JAR_NAME;

privatestaticfinalStringAPP_MAIN_CLASS="com.example.app.MainClass";

privatefinalAMRMClientAsync<AMRMClient.ContainerRequest>rmClient;

privatefinalNMClientAsyncnmClient;

publicSimpleApplicationMaster(YarnConfigurationconf){

this.rmClient=AMRMClientAsync.createAMRMClientAsync(1000,newAMRMClientAsync.CallbackHandler());

this.nmClient=NMClientAsync.createNMClientAsync();

}

publicvoidstart()throwsException{

rmClient.init(conf);

rmClient.start();

//申请资源

Resourcecapability=Records.newRecord(Resource.class);

capability.setMemory(1024);

capability.setVirtualCores(1);

AMRMClient.ContainerRequestrequest=Records.newRecord(AMRMClient.ContainerRequest.class);

request.setCapability(capability);

request.setMinLocations(newHashMap<ApplicationAttemptId,String>());

request.setMaxLocations(newHashMap<ApplicationAttemptId,String>());

request.setRelaxLocality(true);

request.setNumContainers(1);

rmClient.addContainerRequest(request);

}

publicvoidlaunchTask(Containercontainer)throwsException{

ContainerLaunchContextctx=Records.newRecord(ContainerLaunchContext.class);

LocalResourceresource=Records.newRecord(LocalResource.class);

resource.setResource(URI.create(APP_JAR_PATH));

resource.setSize(-1L);

resource.setTimestamp(-1L);

resource.setVisibility(LocalResourceVisibility.PUBLIC);

resource.setType(LocalResourceType.FILE);

ctx.setLocalResources(ImmutableMap.of(APP_JAR_NAME,resource));

ctx.setCommands(ImmutableList.of(

ApplicationConstants.Environment.JAVA_HOME.$()+"/bin/java",

"-Dlog4j.configuration=file:"+ApplicationConstants.LOG4J_PROPERTIES_ENV_VAR,

"-Dyarn.app.container.log.dir="+ApplicationConstants.LOG_DIR_EXPANSION_VAR,

APP_MAIN_CLASS

));

nmClient.startContainerAsync(container,ctx);

}

}此代码示例展示了如何创建一个简单的ApplicationMaster，它初始化RMClient和NMClient，申请资源，并在接收到容器后启动任务。注意，这只是一个简化示例，实际应用中ApplicationMaster会更复杂，包括错误处理、资源管理和任务调度的逻辑。Hadoop资源管理器YARN详解9.应用程序提交9.1提交应用程序的流程在Hadoop的YARN框架中，提交应用程序是一个多步骤的过程，主要涉及以下几个关键组件：ResourceManager(RM)，NodeManager(NM)，ApplicationMaster(AM)。下面详细描述这一流程：客户端提交应用程序:客户端通过HadoopClient向ResourceManager提交应用程序，包括应用程序的JAR文件，配置文件，以及应用程序的主类。ResourceManager接收并处理:ResourceManager接收到应用程序后，会为应用程序分配一个ApplicationID，并将其状态存储在StateStore中。ResourceManager将应用程序的资源需求和启动信息发送给ApplicationMaster。ApplicationMaster的启动:ApplicationMaster首先在ResourceManager上注册，然后请求资源。ResourceManager为ApplicationMaster分配第一个Container，并指示NodeManager在该Container上启动ApplicationMaster。ApplicationMaster请求资源:ApplicationMaster启动后，会向ResourceManager请求更多的Container资源，用于运行应用程序的任务。NodeManager分配资源:NodeManager根据ApplicationMaster的请求，分配Container资源，并在Container中启动应用程序的任务。应用程序运行:应用程序的任务在Container中运行，ApplicationMaster监控任务的执行状态，并在任务失败时重新调度。应用程序完成:当所有任务完成，ApplicationMaster会向ResourceManager报告应用程序完成，并释放所有资源。9.2应用程序的生命周期管理YARN通过ApplicationMaster管理应用程序的生命周期，包括应用程序的启动，运行，监控，以及完成。ApplicationMaster负责以下任务：任务调度:根据应用程序的需求，向ResourceManager请求资源，并将任务分配到获得的Container中。任务监控:监控所有任务的执行状态，包括任务的进度和健康状况。故障恢复:当任务失败时，ApplicationMaster会重新调度任务，确保应用程序的完整执行。资源管理:管理应用程序使用的资源，包括内存，CPU，以及磁盘空间。9.3YARN上的应用程序类型YARN不仅支持Hadoop的MapReduce应用程序，还支持多种其他类型的应用程序，包括但不限于：Spark:Spark是一个基于内存的分布式数据处理框架，可以在YARN上运行，提供更高效的数据处理能力。Flink:Flink是一个流处理框架，也可以在YARN上运行，提供实时数据流处理能力。Tez:Tez是一个数据流处理框架，可以优化MapReduce的执行流程，提高执行效率。Hive:Hive是一个数据仓库工具，可以在YARN上运行，提供SQL查询能力。Pig:Pig是一个数据流语言和执行框架，可以在YARN上运行，提供数据处理能力。例如，提交一个Spark应用程序到YARN上，可以使用以下命令：spark-submit\

--classorg.apache.spark.examples.SparkPi\

--masteryarn\

--deploy-modecluster\

--num-executors10\

--executor-memory512M\

--executor-cores1\

hdfs://path/to/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.4.0.jar在这个例子中，spark-submit命令用于提交Spark应用程序，--masteryarn指定使用YARN作为资源管理器，--deploy-modecluster指定在集群模式下运行，--num-executors10指定启动10个执行器，--executor-memory512M指定每个执行器的内存大小，--executor-cores1指定每个执行器的CPU核心数，最后hdfs://path/to/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.4.0.jar指定应用程序的JAR文件位置。10.总结通过上述流程和管理机制，YARN为Hadoop集群提供了强大的资源管理和任务调度能力，使得Hadoop集群可以支持多种类型的应用程序，提高了集群的利用率和灵活性。Hadoop资源管理器YARN调度机制详解11.YARN的调度器概述YARN(YetAnotherResourceNegotiator)是Hadoop2.0中引入的资源管理框架，它将资源管理和作业调度/监控分离，使得Hadoop能够更好地支持多种计算框架。YARN的调度器负责资源的分配和调度，确保集群资源的高效利用。YARN支持多种调度器，包括：FIFOScheduler：最简单的调度器，按照作业提交的顺序进行调度。CapacityScheduler：基于容量的调度器，支持多队列和资源预留，适用于共享集群环境。FairScheduler：公平调度器，旨在公平地分配资源给所有运行的应用程序，同时支持资源预留和优先级。11.1调度器选择选择YARN的调度器时，需要考虑集群的使用场景和需求。例如，如果集群主要用于批处理作业，且需要保证公平性，那么FairScheduler是一个不错的选择。如果集群需要支持多租户，并且每个租户有固定的资源配额，那么CapacityScheduler更为合适。12.容量调度器详解12.1原理CapacityScheduler是YARN中默认的调度器，它基于容量和队列的概念进行资源分配。每个队列都有一个固定的资源容量，当队列中的资源未被充分利用时，其他队列可以借用这些资源，但不会永久占用。这种机制确保了资源的公平分配和高效利用。12.2配置CapacityScheduler的配置主要通过yarn-site.xml文件进行。以下是一个简单的配置示例：<property>

<name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>

<value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler</value>

</property>

<property>

<name>yarn.scheduler.capacity.root.default.capacity</name>

<value>100</value>

</property>

<property>

<name>yarn.scheduler.capacity.root.default.maximum-capacity</name>

<value>100</value>

</property>

<property>

<name>yarn.scheduler.capacity.root.default.user-limit-factor</name>

<value>100</value>

</property>12.3动态资源分配CapacityScheduler支持动态资源分配，即当一个队列的资源需求超过其配额时，可以从其他队列借用资源。这种机制通过设置队列的maximum-capacity属性来实现，该属性定义了队列可以借用的最大资源比例。13.公平调度器解析13.1原理FairScheduler旨在公平地分配资源给所有运行的应用程序，它通过动态调整每个应用程序的资源分配来实现这一目标。FairScheduler支持资源预留和优先级，使得资源分配更加灵活。13.2配置FairScheduler的配置同样通过yarn-site.xml文件进行。以下是一个配置示例：<property>

<name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>

<value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler</value>

</property>FairScheduler还支持通过fair-scheduler.xml文件进行更详细的配置，例如定义队列和应用程序的优先级。13.3动态资源调整FairScheduler通过动态调整资源分配来确保公平性。当有新的应用程序提交时，FairScheduler会重新计算资源分配，确保所有应用程序都能获得与其需求相匹配的资源。这种机制使得FairScheduler非常适合于多用户共享的集群环境。以上内容详细介绍了YARN的调度机制，包括容量调度器和公平调度器的原理、配置和动态资源分配/调整机制。通过合理选择和配置调度器，可以显著提高Hadoop集群的资源利用率和作业处理效率。安全性与监控14.YARN的安全特性YARN,作为Hadoop的资源管理器，提供了多种安全特性来保护集群资源和数据。这些特性包括：14.1Kerberos认证YARN支持Kerberos认证，这是一种网络认证协议，用于在不可信的网络环境中提供安全的用户身份验证。通过Kerberos，YARN可以确保只有授权的用户和应用程序才能访问集群资源。14.2ACLs(AccessControlLists)YARN使用ACLs来控制对资源的访问。管理员可以设置ACLs来限制用户对特定资源的访问权限，例如，可以设置ACLs来控制用户对队列的访问，或者对特定应用程序的提交权限。14.3安全组YARN的安全组机制允许管理员根据用户或应用程序的属性来定义安全策略。例如，可以创建一个安全组，其中包含所有需要访问特定队列的用户，然后设置策略来控制这些用户的行为。14.4HTTPS/SSLYARN支持HTTPS和SSL，这可以加密YARN服务之间的通信，保护数据在传输过程中的安全。15.监控YARN的工具与方法YARN提供了丰富的监控工具和方法，帮助管理员和用户监控集群的健康状况和资源使用情况。15.1YARNWebUIYARN的WebUI是一个直观的界面，显示了集群的实时状态，包括资源使用情况、应用程序状态、节点状态等。用户可以通过WebUI查看集群的详细信息，帮助诊断问题和优化资源使用。15.2MetricsYARN支持通过Metrics来监控集群的性能指标。这些指标可以包括CPU使用率、内存使用率、磁盘I/O等。管理员可以使用这些指标来调整集群的配置，以提高性能和效率。15.3日志YARN会生成详细的日志，记录集群的活动和事件。这些日志对于诊断问题和追踪应用程序的执行情况非常有用。15.4第三方监控工具除了YARN自带的监控工具，还可以使用第三方工具，如Ganglia、Nagios、Zabbix等，来监控YARN集群。这些工具提供了更高级的监控功能，如警报、趋势分析等。16.YARN的故障恢复机制YARN设计了强大的故障恢复机制，以确保在发生故障时，集群可以快速恢复并继续运行。16.1ResourceManager的故障恢复ResourceManager是YARN的核心组件，负责接收应用程序提交、调度资源和监控NodeManager。如果ResourceManager发生故障，YARN会自动启动一个新的ResourceManager，并从状态存储中恢复所有必要的状态信息，以继续调度和管理资源。16.2NodeManager的故障恢复NodeManager负责在节点上管理资源和执行容器。如果NodeManager发生故障，YARN会自动将该节点标记为不可用，并将正在运行的容器迁移到其他可用的节点上，以确保应用程序的连续运行。16.3应用程序的故障恢复如果应用程序中的某个任务发生故障，YARN会自动重新调度该任务到其他可用的节点上。应用程序框架可以定义自己的故障恢复策略，以适应不同的应用程序需求。16.4数据的故障恢复YARN本身不处理数据的故障恢复，但与HDFS等数据存储系统集成，可以确保数据的持久性和可靠性。如果数据发生故障，应用程序可以从HDFS中重新读取数据，以继续执行。16.5示例：使用YARNWebUI监控集群#打开浏览器，访问YARN的WebUI

#假设YARN的ResourceManager运行在localhost，端口为8088

#访问地址为：http://localhost:8088

#在WebUI中，可以看到集群的总体资源使用情况

#包括已分配的内存、CPU，以及剩余的资源

#同时，可以查看每个应用程序的详细信息

#包括应用程序的状态、使用的资源、运行的任务等

#还可以查看每个节点的详细信息

#包括节点的状态、使用的资源、运行的容器等通过YARN的WebUI，可以实时监控集群的健康状况和资源使用情况，帮助诊断问题和优化资源使用。高级特性17.YARN的动态资源分配YARN(YetAnotherResourceNegotiator)的动态资源分配特性允许应用程序根据其需求实时调整资源。这一特性对于处理波动的工作负载特别有用，因为它可以提高资源利用率，减少浪费。17.1原理动态资源分配基于YARN的ResourceManager和NodeManager之间的通信。ResourceManager负责集群资源的全局视图和分配，而NodeManager则管理单个节点上的资源。应用程序Master（AM）可以向ResourceManager请求或释放资源，ResourceManager则根据集群的当前状态和策略来满足这些请求。17.2内容资源请求与释放：应用程序Master可以动态地请求更多的容器或释放不再需要的容器。资源调整：应用程序Master可以调整容器的资源（如内存和CPU）。弹性调度：YARN的调度器支持弹性调度，可以根据应用程序的需求自动调整资源分配。17.3示例假设我们有一个MapReduce作业，它开始时只需要少量的资源，但随着数据处理的深入，它可能需要更多的资源。我们可以使用YARN的动态资源分配特性来实现这一需求。#假设我们使用的是Hadoop的API来提交MapReduce作业

fromhadoopimportyarn

#创建一个YARN客户端

yarn_client=yarn