Yarn实现原理和管理是怎样的
引言
Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop生态系统中的一个资源管理框架，主要用于管理和调度集群中的资源。Yarn的出现解决了Hadoop 1.x中JobTracker的单点故障和扩展性问题，使得Hadoop能够更好地支持多用户、多任务的环境。本文将深入探讨Yarn的实现原理和管理方式，帮助读者更好地理解和使用Yarn。
Yarn的架构
Yarn的架构主要由以下几个组件组成：
ResourceManager（RM）：负责整个集群的资源管理和调度。它有两个主要组件：
- Scheduler：负责分配资源给各个应用程序，但不负责监控或跟踪应用程序的状态。
- ApplicationsManager：负责接收应用程序的提交请求，为应用程序分配第一个容器（Container）以启动ApplicationMaster，并在应用程序失败时重新启动ApplicationMaster。
NodeManager（NM）：运行在集群中的每个节点上，负责管理单个节点的资源。它负责启动和监控容器，并向ResourceManager报告资源使用情况。
ApplicationMaster（AM）：每个应用程序都有一个ApplicationMaster，负责与ResourceManager协商资源，并与NodeManager合作执行和监控任务。
Container：Yarn中的资源抽象，表示一定数量的CPU、内存等资源。应用程序的任务在容器中运行。
Yarn的工作流程
Yarn的工作流程可以分为以下几个步骤：
- 应用程序提交：用户提交应用程序到ResourceManager。
- ApplicationMaster启动：ResourceManager为应用程序分配一个容器，并启动ApplicationMaster。
- 资源请求：ApplicationMaster向ResourceManager请求资源。
- 资源分配：ResourceManager根据调度策略分配资源给ApplicationMaster。
- 任务执行：ApplicationMaster与NodeManager合作，在分配的容器中启动任务。
- 任务监控：ApplicationMaster监控任务的执行情况，并在任务失败时重新启动任务。
- 应用程序完成：应用程序完成后，ApplicationMaster向ResourceManager注销，并释放资源。
Yarn的调度器
Yarn提供了多种调度器，以满足不同的调度需求。常见的调度器包括：
- FIFO Scheduler：先进先出调度器，按照提交顺序依次执行应用程序。
- Capacity Scheduler：容量调度器，将集群资源划分为多个队列，每个队列可以配置一定的资源容量。
- Fair Scheduler：公平调度器，动态调整资源分配，使得所有应用程序能够公平地共享资源。
Capacity Scheduler
Capacity Scheduler是Yarn中最常用的调度器之一。它将集群资源划分为多个队列，每个队列可以配置一定的资源容量。Capacity Scheduler的主要特点包括：
- 队列层次结构：支持多级队列，可以灵活地组织和管理资源。
- 资源保证：每个队列都有一定的资源保证，确保关键应用程序能够获得足够的资源。
- 弹性资源分配：当某个队列的资源未被充分利用时，可以临时分配给其他队列使用。
Fair Scheduler
Fair Scheduler是另一种常用的调度器，其主要目标是实现资源的公平分配。Fair Scheduler的主要特点包括：
- 动态资源分配：根据应用程序的需求动态调整资源分配，确保所有应用程序能够公平地共享资源。
- 最小资源保证：可以为每个队列配置最小资源保证，确保关键应用程序能够获得足够的资源。
- 权重配置：可以为不同的队列配置不同的权重，以控制资源分配的优先级。
Yarn的资源管理
Yarn的资源管理主要包括以下几个方面：
- 资源抽象：Yarn将集群中的资源抽象为容器（Container），每个容器包含一定数量的CPU、内存等资源。
- 资源请求：ApplicationMaster向ResourceManager请求资源时，可以指定所需的资源量（如CPU核数、内存大小等）。
- 资源分配：ResourceManager根据调度策略和集群资源情况，分配资源给ApplicationMaster。
- 资源监控：NodeManager负责监控每个节点的资源使用情况，并向ResourceManager报告。
资源隔离
Yarn通过容器（Container）实现资源的隔离。每个容器运行一个任务，并且容器之间相互隔离，确保任务之间不会相互干扰。Yarn支持多种资源隔离机制，包括：
- CPU隔离：通过Cgroups或Docker等技术实现CPU资源的隔离。
- 内存隔离：通过Cgroups或Docker等技术实现内存资源的隔离。
资源限制
Yarn允许管理员为每个队列或用户配置资源限制，以防止某个应用程序或用户占用过多的资源。常见的资源限制包括：
- 最大资源限制：限制每个队列或用户能够使用的最大资源量。
- 最小资源保证：为每个队列或用户配置最小资源保证，确保关键应用程序能够获得足够的资源。
Yarn的高可用性
Yarn通过以下机制实现高可用性：
- ResourceManager高可用：Yarn支持ResourceManager的高可用性（HA），通过主备模式实现。当主ResourceManager发生故障时，备用ResourceManager会自动接管工作。
- ApplicationMaster容错：当ApplicationMaster发生故障时，ResourceManager会自动重新启动ApplicationMaster，并恢复应用程序的执行。
- NodeManager容错：当某个NodeManager发生故障时，ResourceManager会将任务重新分配到其他健康的NodeManager上执行。
Yarn的监控和管理
Yarn提供了丰富的监控和管理工具，帮助管理员更好地管理和优化集群资源。常见的监控和管理工具包括：
- Yarn Web UI：Yarn提供了一个Web界面，用于查看集群资源使用情况、应用程序状态、队列信息等。
- Yarn命令行工具：Yarn提供了一系列命令行工具，用于提交应用程序、查看应用程序状态、管理队列等。
- Metrics：Yarn支持将集群的监控数据导出到外部系统（如Ganglia、Graphite等），以便进行更深入的分析和监控。
Yarn Web UI
Yarn Web UI是Yarn提供的一个Web界面，用户可以通过浏览器访问该界面，查看集群的资源使用情况、应用程序状态、队列信息等。Yarn Web UI的主要功能包括：
- 集群概览：显示集群的总资源量、已用资源量、可用资源量等信息。
- 应用程序列表：显示当前正在运行的应用程序列表，包括应用程序ID、状态、提交时间、运行时间等。
- 应用程序详情：点击某个应用程序，可以查看该应用程序的详细信息，包括任务列表、资源使用情况、日志等。
- 队列信息：显示各个队列的资源使用情况、资源限制等信息。
Yarn命令行工具
Yarn提供了一系列命令行工具，用于提交应用程序、查看应用程序状态、管理队列等。常见的命令行工具包括：
- yarn application：用于提交、查看和管理应用程序。例如，
yarn application -list可以列出当前正在运行的应用程序。
- yarn node：用于查看和管理集群中的节点。例如，
yarn node -list可以列出集群中的所有节点。
- yarn queue：用于查看和管理队列。例如，
yarn queue -status可以查看某个队列的状态。
总结
Yarn作为Hadoop生态系统中的资源管理框架，通过其灵活的架构和丰富的功能，有效地解决了Hadoop 1.x中的资源管理和调度问题。Yarn的架构包括ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container等组件，通过调度器、资源管理、高可用性和监控管理等机制，实现了对集群资源的高效管理和调度。通过本文的介绍，读者可以更好地理解Yarn的实现原理和管理方式，从而在实际应用中更好地使用和优化Yarn。
