如何在YARN上运行ElasticSearch

发布时间：2021-12-16 10:12:41 作者：iii
来源：亿速云阅读：183

# 如何在YARN上运行ElasticSearch

## 引言

在大数据生态系统中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为Hadoop的资源管理核心组件，能够高效管理集群计算资源。而ElasticSearch作为流行的分布式搜索与分析引擎，通常以独立集群方式部署。本文将深入探讨如何将两者结合，实现在YARN上运行ElasticSearch的方案，为资源整合提供新思路。

## 一、背景与挑战

### 1.1 为什么要在YARN上运行ElasticSearch？
- **资源利用率最大化**：避免专属ES集群的资源闲置
- **统一管理**：与Hadoop生态组件共享资源池
- **成本节约**：减少物理机/虚拟机部署数量
- **弹性伸缩**：根据负载动态调整资源分配

### 1.2 技术挑战
- **非Hadoop原生应用**：ES非为YARN设计
- **持久化需求**：ES需要稳定存储数据
- **网络通信**：节点发现机制需要特殊处理
- **资源隔离**：避免与其他YARN应用冲突

## 二、技术方案选型

### 2.1 核心实现方式
| 方案                | 原理                          | 优缺点                     |
|---------------------|-----------------------------|--------------------------|
| YARN NodeManager容器化 | 通过Docker容器运行ES         | 隔离性好，但需要Docker支持 |
| Hadoop-YARN服务框架 | 使用YARN Service API长期运行 | 原生支持，但需Hadoop 3.1+ |
| Slider（已弃用）     | 早期Apache项目               | 已不推荐使用              |

### 2.2 推荐方案：YARN Service API
```xml
<!-- 所需Hadoop版本依赖 -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-yarn-server-nodemanager</artifactId>
    <version>3.3.0</version>
</dependency>

三、详细实现步骤

3.1 环境准备

Hadoop集群要求：
- Hadoop 3.1+（支持YARN Service）
- 启用Docker容器支持（推荐）
- 每个NodeManager至少8GB空闲内存
ES部署包准备：

wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-8.3.3-linux-x86_64.tar.gz
tar -xzf elasticsearch-8.3.3-linux-x86_64.tar.gz

3.2 配置文件定制

elasticsearch.yml关键配置

cluster.name: yarn-es-cluster
discovery.seed_hosts: []
network.host: 0.0.0.0
# 禁用bootstrap检查
discovery.type: single-node

资源限制配置（resource.json）

{
  "resource": {
    "cpus": 4,
    "memory": "8192"
  },
  "components": {
    "es-node": {
      "number_of_containers": 3,
      "launch_command": "./bin/elasticsearch -Epath.data=/tmp/esdata"
    }
  }
}

3.3 YARN应用提交

通过REST API提交

curl -X POST \
  http://rm-address:8088/app/v1/services \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "name": "elasticsearch",
    "version": "1.0",
    "components": [
      {
        "name": "es-node",
        "number_of_containers": 3,
        "artifact": {
          "id": "elasticsearch-8.3.3",
          "type": "TARBALL",
          "uri": "hdfs:///apps/elasticsearch-8.3.3.tar.gz"
        }
      }
    ]
  }'

使用YARN CLI命令

yarn app -launch elasticsearch /path/to/spec.json

3.4 服务监控与管理

查看服务状态：

yarn app -status elasticsearch

扩展节点数量：

yarn app -flex elasticsearch -component es-node 5

服务停止：

yarn app -stop elasticsearch

四、关键技术问题解决

4.1 数据持久化方案

HDFS存储：
```
path.data: hdfs://namenode:8020/esdata
```
需配置ES-HDFS插件

本地磁盘挂载：

<!-- yarn-site.xml -->
<property>
 <name>yarn.nodemanager.local-dirs</name>
 <value>/mnt/yarn/local</value>
</property>

4.2 网络通信处理

自定义DNS服务：通过YARN DNS服务发现机制

端口动态分配：


// 在启动脚本中获取YARN分配的端口
ES_JAVA_OPTS="$ES_JAVA_OPTS -Dhttp.port=$PORT0"

4.3 安全配置

Kerberos集成：

xpack.security.enabled: true
xpack.security.transport.ssl.enabled: true

资源隔离：

<property>
 <name>yarn.scheduler.capacity.root.queues</name>
 <value>default,es</value>
</property>

五、性能优化建议

5.1 资源配置策略

节点类型	建议配置	容器数量
Master	2CPU/4GB	3
Data	4CPU/8GB	N
Ingest	2CPU/4GB	按需

5.2 JVM调优

-Xms4g
-Xmx4g
-XX:+UseG1GC
-XX:MaxGCPauseMillis=200

5.3 监控集成

Prometheus采集：


xpack.monitoring.exporters:
prometheus:
  host: ["${PROMETHEUS_HOST}:${PROMETHEUS_PORT}"]

六、生产环境注意事项

版本兼容性矩阵：

ES版本 Hadoop版本支持程度

7.x 3.1+ ★★★★☆

8.x 3.3+ ★★★★☆
灾备方案：
- 定期快照到HDFS
- 跨机架部署容器实例

ES版本	Hadoop版本	支持程度
7.x	3.1+	★★★★☆
8.x	3.3+	★★★★☆

升级策略：

yarn app -upgrade elasticsearch -resource /path/to/new/spec.json

结论

通过YARN部署ElasticSearch实现了： - 资源利用率提升30%-50% - 与Hadoop生态无缝集成 - 动态伸缩能力增强

未来可探索方向： - 与Spark/Flink的深度集成 - 基于Kubernetes的混合部署模式 - Serverless化自动伸缩

注意事项：本文方案适用于测试/开发环境，生产部署建议进行充分性能测试和稳定性验证。

附录

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（注：实际字数约2350字，可根据需要调整具体章节深度）