大数据处理框架：Hadoop：HadoopYARN架构与资源管理

大数据处理框架：Hadoop：HadoopYARN架构与资源管理1HadoopYARN简介1.1YARN的产生背景在Hadoop的早期版本中，MapReduce框架不仅负责数据处理任务的调度，还承担了资源管理的职责。这种设计在处理大规模数据时暴露出一些问题，如资源利用率低、任务调度不灵活等。为了解决这些问题，Hadoop引入了YARN（YetAnotherResourceNegotiator）架构，将资源管理和任务调度分离，使得Hadoop能够更高效地处理大数据。YARN的引入，使得Hadoop集群可以支持多种数据处理框架，而不仅仅是MapReduce。例如，Spark、Flink等框架也可以运行在YARN之上，共享集群资源，提高了资源的利用率和任务的处理效率。1.2YARN的核心组件与功能YARN架构主要由以下几个核心组件构成：1.2.1ResourceManagerResourceManager是YARN集群的主节点，负责整个集群的资源管理和调度。它包含两个主要的组件：Scheduler和ApplicationManager。Scheduler：负责资源的分配，根据策略将资源分配给不同的应用程序。例如，FairScheduler可以公平地分配资源给所有应用程序，而CapacityScheduler则可以基于队列来分配资源，支持多租户环境。ApplicationManager：负责接收来自客户端的作业提交请求，为作业分配第一个Container，并监控作业的生命周期，包括作业的启动、终止等。1.2.2NodeManagerNodeManager是YARN集群的从节点，负责单个节点上的资源管理和任务执行。它监听ResourceManager的指令，为应用程序分配和管理Container，并监控Container的生命周期。1.2.3ContainerContainer是YARN中的资源抽象，可以理解为一个运行应用程序任务的容器。它包含了运行任务所需的资源，如CPU、内存等。应用程序的每个任务都会在Container中运行。1.2.4ApplicationMasterApplicationMaster是每个应用程序的管理器，负责与ResourceManager协商资源，并与NodeManager通信以执行和监控任务。它负责整个应用程序的生命周期管理，包括任务的调度、启动、监控和失败恢复。1.2.5示例：提交一个简单的MapReduce作业到YARN下面是一个使用Hadoop的hadoopjar命令提交一个MapReduce作业到YARN的例子。假设我们有一个简单的WordCount程序，存储在wordcount.jar中，我们想要处理一个名为input的目录中的数据，并将结果输出到output目录。#提交作业到YARN

hadoopjarwordcount.jarWordCountDriver/input/output在这个例子中，WordCountDriver是我们的MapReduce作业的主类，/input和/output是HDFS上的目录路径。当作业提交后，YARN的ResourceManager会为作业分配资源，NodeManager会在各个节点上启动Container来运行Map和Reduce任务。1.2.6总结YARN通过将资源管理和任务调度分离，极大地提高了Hadoop集群的资源利用率和任务处理效率。它支持多种数据处理框架，使得Hadoop集群能够更加灵活地处理不同类型的大数据任务。通过ResourceManager、NodeManager、Container和ApplicationMaster等核心组件，YARN构建了一个强大的分布式资源管理平台。2大数据处理框架：HadoopYARN架构与资源管理2.1YARN架构详解2.1.1ResourceManager的角色与职责ResourceManager是YARN架构中的核心组件，负责整个集群的资源管理和调度。它主要执行以下职责：全局资源管理：监控所有NodeManager的资源使用情况（如内存、CPU），并为提交的应用程序分配资源。调度决策：根据资源可用性和应用程序需求，做出调度决策，将资源分配给需要的ApplicationMaster。应用程序管理：接收应用程序提交请求，为每个应用程序启动ApplicationMaster，并监控其运行状态。状态监控：维护集群中所有应用程序的状态信息，包括运行、完成或失败状态。2.1.2NodeManager的功能与工作流程NodeManager是YARN架构中每个节点上的代理，负责处理来自ResourceManager的命令，执行以下功能：容器管理：为ApplicationMaster启动和监控容器，容器是应用程序运行的环境。资源监控：监控节点上的资源使用情况，如CPU、内存、磁盘和网络，并向ResourceManager报告。日志和状态上报：收集容器的日志和状态信息，定期向ResourceManager汇报，以便进行资源调度和故障恢复。工作流程资源请求：ApplicationMaster向ResourceManager请求资源。资源分配：ResourceManager根据集群资源情况和策略，分配资源给ApplicationMaster。容器启动：NodeManager根据ResourceManager的指令，启动容器并执行应用程序任务。状态监控：NodeManager监控容器状态，收集资源使用信息，定期向ResourceManager汇报。2.1.3ApplicationMaster的工作机制ApplicationMaster是每个应用程序在YARN中的管理者，负责协调应用程序的执行，包括：资源请求：向ResourceManager请求资源，以启动任务。任务调度：将任务分配给由NodeManager管理的容器。任务监控：监控任务的执行状态，处理失败的任务，必要时重新调度。通信：与ResourceManager和NodeManager通信，报告应用程序状态和资源需求。示例：提交一个MapReduce作业#假设Hadoop集群已配置好，使用以下命令提交MapReduce作业

hadoopjarhadoop-mapreduce-examples-3.2.0.jarwordcount/input/output

#这里`/input`是HDFS上的输入目录，`/output`是输出目录。

#`wordcount`是MapReduce示例程序，用于计算文件中每个单词的出现次数。在上述示例中，ApplicationMaster（在这种情况下是MapReduce的JobTracker）将负责：向ResourceManager请求足够的资源来运行Map和Reduce任务。将Map和Reduce任务分配给NodeManager管理的容器。监控任务执行，确保所有任务完成，处理任何失败的任务。通过YARN的资源管理机制，ApplicationMaster能够高效地调度和执行任务，充分利用集群资源，同时处理故障，确保作业的高可用性和性能。3资源管理与调度3.1YARN的资源模型YARN,或YetAnotherResourceNegotiator,是Hadoop2.0中引入的一个资源管理框架。在YARN中，资源被抽象为容器(Container)，每个容器包含一定的内存和CPU资源。这种资源模型允许YARN不仅管理MapReduce任务，还能支持其他计算框架如Spark和Flink。容器的分配和管理由NodeManager在每个节点上执行，而ResourceManager则负责全局的资源分配和调度。3.1.1资源容器(Container)资源容器是YARN中最小的资源分配单位，它封装了计算资源（如CPU和内存）和环境配置。当一个应用程序向YARN请求资源时，ResourceManager会根据可用资源和调度策略分配一个或多个容器给应用程序。3.1.2ResourceManagerResourceManager是YARN中的全局资源管理器，它负责接收资源请求，根据调度策略分配资源，并监控NodeManager的状态。ResourceManager通过Scheduler和ApplicationMaster组件来实现资源的分配和管理。3.1.3NodeManagerNodeManager是YARN中的每个节点上的资源管理器，它负责管理节点上的容器，监控容器的资源使用情况，并向ResourceManager报告节点状态。3.2调度器类型与原理YARN支持多种调度器，包括CapacityScheduler、FairScheduler和FIFOScheduler。每种调度器都有其特定的资源分配策略。3.2.1CapacitySchedulerCapacityScheduler是YARN默认的调度器，它基于队列进行资源分配，每个队列可以设置资源的最小和最大容量。这种调度器适合于多租户环境，因为它可以保证每个队列都有一定的资源可用，同时在资源充足时，可以动态地分配更多的资源给队列。3.2.2FairSchedulerFairScheduler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份额来实现公平性。这种调度器适合于需要公平资源分配的环境，如开发和测试环境。3.2.3FIFOSchedulerFIFOScheduler是最简单的调度器，它按照应用程序提交的顺序进行资源分配。这种调度器适合于不需要复杂资源管理的环境，如批处理环境。3.3资源分配与任务调度资源分配和任务调度是YARN的核心功能。当一个应用程序提交到YARN时，ResourceManager会根据调度策略分配资源给应用程序。ApplicationMaster负责在分配的资源上运行应用程序的任务，并监控任务的执行状态。NodeManager则负责在本地节点上管理容器的生命周期。3.3.1资源请求流程应用程序提交：应用程序通过ApplicationMaster向ResourceManager提交资源请求。资源分配：ResourceManager根据调度策略和可用资源分配容器给ApplicationMaster。任务执行：ApplicationMaster在分配的容器上启动任务，并监控任务的执行状态。资源释放：当任务完成或失败时，ApplicationMaster会释放容器资源。3.3.2示例：提交一个MapReduce任务#提交MapReduce任务的示例

hadoopjarhadoop-mapreduce-examples-3.2.0.jarwordcount/input/output在这个示例中，wordcount是MapReduce任务的名称，/input是输入数据的路径，/output是输出数据的路径。当这个命令执行时，Hadoop会自动启动一个ApplicationMaster，向YARN请求资源，并在分配的资源上运行MapReduce任务。3.3.3调度策略配置调度策略可以通过修改yarn-site.xml配置文件来设置。例如，要将调度器设置为CapacityScheduler，可以在配置文件中添加以下内容：<configuration>

<property>

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

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

</property>

</configuration>3.3.4资源监控YARN提供了资源监控工具，如YARNWebUI，可以查看集群的资源使用情况，包括每个队列的资源分配、每个节点的资源使用情况以及正在运行的应用程序的状态。通过YARN的资源管理与调度机制，Hadoop能够高效地处理大数据，同时支持多种计算框架，提供灵活的资源分配策略，满足不同场景的需求。4YARN上的应用程序4.1MapReduce在YARN上的运行4.1.1原理YARN(YetAnotherResourceNegotiator)是Hadoop2.0中引入的一个资源管理框架，它将资源管理和作业调度/监控的职责分离，使得Hadoop可以支持多种计算框架，而不仅仅是MapReduce。在YARN中，MapReduce作业被封装为应用程序，每个应用程序都有一个ApplicationMaster，负责与ResourceManager协商资源，并与NodeManager交互以执行和监控任务。4.1.2内容ResourceManagerResourceManager是YARN集群的主节点，负责整个集群的资源管理和调度。它接收来自ApplicationMaster的资源请求，并根据集群的资源使用情况分配资源。NodeManagerNodeManager是YARN集群的从节点，负责单个节点上的资源管理和任务执行。它接收来自ApplicationMaster的任务，并在本地执行这些任务。ApplicationMasterApplicationMaster是每个应用程序的管理器，负责与ResourceManager协商资源，并与NodeManager交互以执行和监控任务。对于MapReduce作业，ApplicationMaster会将作业分解为多个Map和Reduce任务，并为这些任务请求资源。MapReduce作业的生命周期提交作业：用户将MapReduce作业提交给YARN集群，作业被封装为一个应用程序。资源请求：ApplicationMaster向ResourceManager请求资源，ResourceManager根据集群的资源使用情况分配资源。任务执行：ApplicationMaster将任务分配给NodeManager，NodeManager在本地执行这些任务。任务监控：ApplicationMaster监控任务的执行情况，如果任务失败，它会重新请求资源并重新执行任务。作业完成：当所有任务都完成时，ApplicationMaster会向ResourceManager报告作业完成，并释放所有资源。4.2其他计算框架在YARN上的集成4.2.1原理YARN的设计使其可以支持多种计算框架，包括MapReduce、Spark、Tez等。这些框架可以通过实现YARN的API，将它们的作业封装为应用程序，然后提交给YARN集群。YARN会根据集群的资源使用情况，为这些应用程序分配资源。4.2.2内容Spark在YARN上的运行Spark可以通过YARN的资源管理器提交作业。用户可以通过设置spark.yarn.jars和spark.yarn.dist.jars参数，将Spark的库文件和应用程序的jar文件提交给YARN。然后，Spark的Driver程序会作为ApplicationMaster运行在YARN集群中，负责与ResourceManager协商资源，并与NodeManager交互以执行和监控任务。Tez在YARN上的运行Tez是一个数据流处理框架，它可以将复杂的MapReduce作业转换为更高效的数据流作业。Tez可以通过YARN的资源管理器提交作业，作业被封装为一个应用程序。Tez的ApplicationMaster会与ResourceManager协商资源，并与NodeManager交互以执行和监控任务。4.3应用程序生命周期管理4.3.1原理在YARN中，应用程序的生命周期管理由ApplicationMaster负责。ApplicationMaster会与ResourceManager协商资源，并与NodeManager交互以执行和监控任务。如果任务失败，ApplicationMaster会重新请求资源并重新执行任务。当所有任务都完成时，ApplicationMaster会向ResourceManager报告作业完成，并释放所有资源。4.3.2内容应用程序的提交应用程序的提交是通过ResourceManager的submitApplication接口完成的。用户需要提供一个ApplicationSubmissionContext对象，该对象包含了应用程序的名称、类型、主类、资源需求等信息。应用程序的运行应用程序的运行是通过ApplicationMaster与ResourceManager和NodeManager的交互完成的。ApplicationMaster会向ResourceManager请求资源，ResourceManager会根据集群的资源使用情况分配资源。然后，ApplicationMaster会将任务分配给NodeManager，NodeManager在本地执行这些任务。应用程序的监控应用程序的监控是通过ApplicationMaster完成的。ApplicationMaster会定期向ResourceManager和NodeManager发送心跳，获取应用程序的运行状态。如果任务失败，ApplicationMaster会重新请求资源并重新执行任务。应用程序的完成当所有任务都完成时，ApplicationMaster会向ResourceManager报告作业完成，并释放所有资源。ResourceManager会将这些资源重新分配给其他应用程序。4.3.3示例以下是一个使用YARN提交MapReduce作业的示例：importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;

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

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

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

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

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

publicclassYarnAppSubmit{

publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{

Configurationconf=newConfiguration();

YarnClientyarnClient=YarnClient.createYarnClient();

yarnClient.init(conf);

yarnClient.start();

YarnClientApplicationapp=yarnClient.createApplication();

ApplicationIdappId=app.getNewApplicationResponse().getApplicationId();

//设置应用程序的名称、类型、主类、资源需求等信息

app.setApplicationName("MyApp");

app.setApplicationType("MapReduce");

app.setApplicationMainClass("org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.MRAppMaster");

app.setApplicationResource("myapp.jar");

app.setMemory(1024);

app.setVirtualCores(1);

//提交应用程序

yarnClient.submitApplication(app.createApplicationSubmissionContext());

//获取应用程序的运行状态

ApplicationReportreport=yarnClient.getApplicationReport(appId);

YarnApplicationStatestate=report.getYarnApplicationState();

//等待应用程序完成

while(state!=YarnApplicationState.FINISHED&&state!=YarnApplicationState.FAILED){

Thread.sleep(1000);

report=yarnClient.getApplicationReport(appId);

state=report.getYarnApplicationState();

}

//关闭YARN客户端

yarnClient.stop();

}

}在这个示例中，我们首先创建了一个YARN客户端，并通过这个客户端创建了一个应用程序。然后，我们设置了应用程序的名称、类型、主类、资源需求等信息，并将应用程序提交给了YARN集群。最后，我们获取了应用程序的运行状态，并等待应用程序完成。5YARN的高级特性5.1容错机制与恢复5.1.1原理YARN(YetAnotherResourceNegotiator)的容错机制主要体现在其对节点故障的处理和任务的自动恢复上。YARN的ResourceManager(RM)和NodeManager(NM)之间有心跳机制，NM定期向RM发送心跳，报告节点状态和任务进度。一旦RM发现某个NM的心跳中断，它会认为该节点已故障，并将该节点上的所有任务重新调度到其他健康的节点上，从而实现任务的自动恢复。5.1.2内容故障检测：RM通过心跳机制检测NM的故障，一旦检测到NM故障，RM会将该节点标记为“不可用”，并重新调度其上的任务。任务恢复：YARN支持应用程序级别的任务恢复。当一个任务失败时，ApplicationMaster(AM)会请求RM重新分配资源，以重新启动失败的任务。状态恢复：RM和AM都会定期将状态信息保存到状态存储中，如HDFS。这样，在RM或AM重启时，可以从状态存储中恢复状态，继续任务的执行。5.2安全性和权限管理5.2.1原理YARN的安全性主要通过Kerberos认证、授权和审计来实现。Kerberos提供了用户身份验证，确保只有授权的用户才能访问YARN的资源。授权机制则通过ACL(AccessControlList)来控制用户对特定资源的访问权限。审计则记录了所有对YARN的访问和操作，以便于安全事件的追踪和分析。5.2.2内容Kerberos认证：YARN支持Kerberos认证，用户在访问YARN服务前，需要先通过Kerberos获取票据，然后使用票据来访问YARN的服务。ACL权限管理：YARN支持基于ACL的权限管理，管理员可以设置ACL来控制用户对特定资源的访问权限，如提交作业、查看作业状态等。审计日志：YARN会记录所有对YARN的访问和操作，包括用户登录、提交作业、查看作业状态等，这些日志可以用于安全事件的追踪和分析。5.3YARN的监控与日志功能5.3.1原理YARN提供了丰富的监控和日志功能，用于监控集群的资源使用情况和任务执行情况。监控数据和日志信息可以帮助管理员了解集群的运行状态，及时发现和解决问题。5.3.2内容资源监控：YARN的ResourceManager提供了一个WebUI，可以查看集群的资源使用情况，包括CPU、内存、磁盘和网络等资源的使用情况。任务监控：YARN的ApplicationMaster提供了一个WebUI，可以查看应用程序的执行情况，包括任务的状态、进度和日志等信息。日志功能：YARN会将所有任务的执行日志保存到HDFS中，用户可以通过YARN的WebUI或者其他工具来查看和分析任务的执行日志。5.3.3示例以下是一个使用YARN的Hadoop集群上运行MapReduce任务的示例，展示了如何通过YARN的WebUI来监控任务的执行情况。#提交MapReduce任务

hadoopjarhadoop-mapreduce-examples-3.2.0.jarwordcount/input/output

#访问YARN的WebUI

#打开浏览器，输入以下URL

http://master:8088

#在WebUI中，可以看到集群的资源使用情况

#以及正在运行的所有应用程序和任务的状态在这个示例中，我们首先使用hadoopjar命令提交了一个MapReduce任务。然后，我们通过浏览器访问了YARN的WebUI，可以看到集群的资源使用情况，以及正在运行的所有应用程序和任务的状态。通过这些信息，我们可以监控任务的执行情况，及时发现和解决问题。以上内容详细介绍了YARN的高级特性，包括容错机制与恢复、安全性和权限管理、以及监控与日志功能。这些特性使得YARN能够在大规模集群上高效、安全地运行各种大数据处理任务。6YARN实践与优化6.1YARN集群的配置与优化YARN(YetAnotherResourceNegotiator)是Hadoop2.0中引入的资源管理框架，它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,Tez等。YARN的核心组件包括ResourceManager,NodeManager和ApplicationMaster。6.1.1配置YARNYARN的配置主要在yarn-site.xml文件中进行。以下是一些关键的配置参数：<!--YARN的资源调度器-->

<property>

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

<value>localhost:8030</value>

</property>

<!--YARN的资源管理器-->

<property>

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

<value>localhost:8032</value>

</property>

<!--YARN的资源管理器的HTTP地址-->

<property>

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

<value>localhost:8088</value>

</property>

<!--YARN的资源调度器类型-->

<property>

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

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

</property>6.1.2优化YARN优化YARN主要从以下几个方面进行：调整资源分配：通过yarn.scheduler.capacity.root.*.maximum-capacity和yarn.scheduler.capacity.root.*.minimum-user-limit-percent等参数，可以调整不同队列的资源分配，确保资源的公平性和优先级。内存和CPU的配置：合理设置yarn.nodemanager.resource.memory-mb和yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores，确保每个NodeManager有足够的资源来运行任务。垃圾回收：通过调整yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio，可以控制虚拟内存和物理内存的比例，避免因垃圾回收导致的性能下降。6.2资源管理策略的调整YARN的资源管理策略主要由Scheduler决定，Hadoop提供了几种Scheduler，包括CapacityScheduler,FairScheduler和FIFOScheduler。6.2.1CapacitySchedulerCapacityScheduler是YARN默认的Scheduler，它基于队列进行资源分配，每个队列都有一个最大和最小的资源分配比例。例如，可以设置一个队列的最大资源分配为50%，最小资