Yarn【架构，原理】

目录

• 一.什么是yarn
• 二.yarn的基本架构和角色
• 三.yarn的工作机制
• 四.任务提交流程
• 五.资源调度器
  • FIFO
  • 容量调度器
  • 公平调度器
• 六.容量调度器多队列提交案例实操

一.什么是yarn

​ Yarn是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而MapReduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序。

二.yarn的基本架构和角色

yarn主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container等组件构成。

三.yarn的工作机制

（1）MR程序提交到客户端所在的节点。
（2）YarnRunner向ResourceManager申请一个Application。
（3）RM将该应用程序的资源路径返回给YarnRunner。
（4）该程序将运行所需资源提交到HDFS上。
（5）程序资源提交完毕后，申请运行mrAppMaster。
（6）RM将用户的请求初始化成一个Task。
（7）其中一个NodeManager领取到Task任务。
（8）该NodeManager创建容器Container，并产生MRAppmaster。
（9）Container从HDFS上拷贝资源到本地。
（10）MRAppmaster向RM 申请运行MapTask资源。
（11）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。
（12）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。
（13）MrAppMaster等待所有MapTask运行完毕后，向RM申请容器，运行ReduceTask。
（14）ReduceTask向MapTask获取相应分区的数据。
（15）程序运行完毕后，MR会向RM申请注销自己。

四.任务提交流程

作业提交全过程详解
（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。

五.资源调度器

Hadoop作业调度器主要有三种：FIFO、Capacity Scheduler和Fair Scheduler。Hadoop3.1.3默认的资源调度器是Capacity Scheduler。

具体设置详见：yarn-default.xml文件

<property>
    <description>The class to use as the resource scheduler.</description>
    <name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>
<value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler</value>
</property>

FIFO

先进先出，同一时间队列中只有一个任务在执行

容量调度器

多队列；每个队列内部先进先出, 同一时间队列中只有一个任务在执行, 队列的并行度为队列的个数。

公平调度器

多队列；每个队列内部按照缺额大小分配资源启动任务，同一时间队列中有多个任务执行。队列的并行度大于等于队列的个数

六.容量调度器多队列提交案例实操

需求

Yarn默认的容量调度器是一条单队列的调度器，在实际使用中会出现单个任务阻塞整个队列的情况。同时，随着业务的增长，公司需要分业务限制集群使用率。这就需要我们按照业务种类配置多条任务队列，增加一个名为hive的队列

1.配置多队列的容量调度器

默认Yarn的配置下，容量调度器只有一条Default队列。在capacity-scheduler.xml中可以配置多条队列，增加hive队列，并降低default队列资源占比：

<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.queues</name>
    <value>default,hive</value>
    <description>
      The queues at the this level (root is the root queue).
    </description>
</property>
<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.default.capacity</name>
    <value>40</value>
</property>

同时为新加队列添加必要属性：

<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.capacity</name>
    <value>60</value>
</property>

<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.user-limit-factor</name>
    <value>1</value>
</property>

<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.maximum-capacity</name>
    <value>80</value>
</property>

<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.state</name>
    <value>RUNNING</value>
</property>

<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.acl_submit_applications</name>
    <value>*</value>
</property>

<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.acl_administer_queue</name>
    <value>*</value>
</property>

<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.acl_application_max_priority</name>
    <value>*</value>
</property>

<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.maximum-application-lifetime</name>
    <value>-1</value>
</property>

<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.default-application-lifetime</name>
    <value>-1</value>
</property>

在配置完成后，重启Yarn，就可以看到两条队列：

2.向Hive队列提交任务

默认的任务提交都是提交到default队列的。

MR : 如果希望向其他队列提交任务，需要在Driver中声明：

public class WcDrvier {
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
        Configuration configuration = new Configuration();

        configuration.set("mapred.job.queue.name", "hive");

        //1. 获取一个Job实例
        Job job = Job.getInstance(configuration);

        //2. 设置类路径
        job.setJarByClass(WcDrvier.class);

        //3. 设置Mapper和Reducer
        job.setMapperClass(WcMapper.class);
        job.setReducerClass(WcReducer.class);

        //4. 设置Mapper和Reducer的输出类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        job.setCombinerClass(WcReducer.class);

        //5. 设置输入输出文件
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        //6. 提交Job
        boolean b = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(b ? 0 : 1);
    }
}

hive:sql的提交任务设置队列方法：

SET mapreduce.job.queuename=hive;
SET mapreduce.job.priority=HIGH;