Yarn原理

Yarn中的各个角色

在YARN中，有几个关键的角色，它们共同协作以确保集群的高效运行。以下是YARN中的主要角色及其作用：

1. ResourceManager (RM)

• 是YARN的核心组件，负责整个集群的资源管理和调度。
• 接收来自客户端（如用户提交的作业）的请求。
• 与NodeManager进行交互以监控集群的资源使用情况和任务执行状态。
• 负责启动或监控ApplicationMaster。
• 包含两个主要组件：调度器（Scheduler）和应用程序管理器（Applications Manager, ASM）。

1. NodeManager (NM)

• 运行在每个集群节点上，负责监控节点上的资源使用情况（如CPU、内存、磁盘等）。
• 向ResourceManager报告节点的可用资源。
• 根据ResourceManager的指令启动和停止容器（Container）。

1. ApplicationMaster (AM)

• 是用户提交的每个应用程序实例的框架内的“主”进程。
• 负责与ResourceManager协商资源，并获取足够的资源来运行应用程序。
• 与NodeManager协同工作，以分配任务到具体的节点上。
• 负责任务的调度、监控和容错处理。

1. Container

• 是YARN中的资源抽象单元，表示分配给应用程序的计算资源，包括CPU、内存和磁盘等。
• 由ResourceManager分配，由NodeManager启动和管理。

1. Client

• 通常指的是提交作业或任务的客户端，如用户或应用程序。
• 通过YARN提供的API或命令行工具与ResourceManager进行交互，提交作业或任务。

这些角色在YARN中相互协作，形成一个分布式的、可伸缩的、高效的资源管理系统，用于运行大数据应用程序，如Hadoop MapReduce作业和其他类型的应用程序。

yarn的工作机制

详细流程

① 作业提交

• 第1步：Client调用job.waitForCompletion方法，向整个集群提交MapReduce作业。
• 第2步：Client向RM申请一个作业id。
• 第3步：RM给Client返回该job资源的提交路径和作业id。
• 第4步：Client提交jar包、切片信息和配置文件到指定的资源提交路径。
• 第5步：Client提交完资源后，向RM申请运行MrAppMaster。

② 作业初始化

• 第6步：当RM收到Client的请求后，将该job添加到容量调度器中。
• 第7步：某一个空闲的NM领取到该Job。
• 第8步：该NM创建Container，并产生MRAppmaster。
• 第9步：下载Client提交的资源到本地。

③ 任务分配

• 第10步：MrAppMaster向RM申请运行多个MapTask任务资源。
• 第11步：RM将运行MapTask任务分配给另外两个NodeManager，另两个NodeManager分别领取任务并创建容器。

④ 任务运行

• 第12步：MR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MapTask，MapTask对数据分区排序。
• 第13步：MrAppMaster等待所有MapTask运行完毕后，向RM申请容器，运行ReduceTask。
• 第14步：ReduceTask向MapTask获取相应分区的数据。
• 第15步：程序运行完毕后，MR会向RM申请注销自己。

⑤ 进度和状态更新

• YARN中的任务将其进度和状态(包括counter)返回给应用管理器, 客户端每秒(通过mapreduce.client.progressmonitor.pollinterval设置)向应用管理器请求进度更新, 展示给用户。

⑥ 作业完成

• 除了向应用管理器请求作业进度外, 客户端每5秒都会通过调用waitForCompletion()来检查作业是否完成。时间间隔可以通过mapreduce.client.completion.pollinterval来设置。作业完成之后, 应用管理器和Container会清理工作状态。作业的信息会被作业历史服务器存储以备之后用户核查。