Hadoop ResourceManager


YARN – ResourceManager

负责全局的资源管理和任务调度,把整个集群当成计算资源池,只关注分配,不管应用,且不负责容错

资源管理

  1. 以前资源是每个节点分成一个个的Map slot和Reduce slot,现在是一个个Container,每个Container可以根据需要运行ApplicationMaster、Map、Reduce或者任意的程序
  2. 以前的资源分配是静态的,目前是动态的,资源利用率更高
  3. Container是资源申请的单位,一个资源申请格式:<resource-name, priority, resource-requirement, number-of-containers>, resource-name:主机名、机架名或*(代表任意机器), resource-requirement:目前只支持CPU和内存
  4. 用户提交作业到ResourceManager,然后在某个NodeManager上分配一个Container来运行ApplicationMaster,ApplicationMaster再根据自身程序需要向ResourceManager申请资源
  5. YARN有一套Container的生命周期管理机制,而ApplicationMaster和其Container之间的管理是应用程序自己定义的

任务调度

  1. 只关注资源的使用情况,根据需求合理分配资源
  2. Scheluer可以根据申请的需要,在特定的机器上申请特定的资源(ApplicationMaster负责申请资源时的数据本地化的考虑,ResourceManager将尽量满足其申请需求,在指定的机器上分配Container,从而减少数据移动)

内部结构

yarn-resource-manager
  • Client Service: 应用提交、终止、输出信息(应用、队列、集群等的状态信息)
  • Adaminstration Service: 队列、节点、Client权限管理
  • ApplicationMasterService: 注册、终止ApplicationMaster, 获取ApplicationMaster的资源申请或取消的请求,并将其异步地传给Scheduler, 单线程处理
  • ApplicationMaster Liveliness Monitor: 接收ApplicationMaster的心跳消息,如果某个ApplicationMaster在一定时间内没有发送心跳,则被任务失效,其资源将会被回收,然后ResourceManager会重新分配一个ApplicationMaster运行该应用(默认尝试2次)
  • Resource Tracker Service: 注册节点, 接收各注册节点的心跳消息
  • NodeManagers Liveliness Monitor: 监控每个节点的心跳消息,如果长时间没有收到心跳消息,则认为该节点无效, 同时所有在该节点上的Container都标记成无效,也不会调度任务到该节点运行
  • ApplicationManager: 管理应用程序,记录和管理已完成的应用
  • ApplicationMaster Launcher: 一个应用提交后,负责与NodeManager交互,分配Container并加载ApplicationMaster,也负责终止或销毁
  • YarnScheduler: 资源调度分配, 有FIFO(with Priority),Fair,Capacity方式
  • ContainerAllocationExpirer: 管理已分配但没有启用的Container,超过一定时间则将其回收

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