1.基本架构

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等运算程序相当于操作系统上的应用程序

YARN

主要由

ResourceManager

、

NodeManager

、

ApplicationMaster

和

Container

等组件构成，如下图

ResouceManager：

处理客户端请求
监控NodeManger
启动或监控ApplictionMaster
资源的分配和调度

ResourceManager由Scheduler和ApplicationManager(注意不是ApplicationMaster)组成；

Scheduler：对各个任务及队列分配资源，没有监控及对任务状态的追踪，同时也不保证对失败的任务进行重试

ApplicationManager：接受提交的任务，协调第一个用于启动ApplicationMaster的container，同时针对ApplicationMaster的失败提供重试

ApplicationMaster：从Scheduler请求合适的资源containers，追踪状态及监控进度

NodeManager：

管理单个节点上的资源
处理来自ResourceManger的命令
处理来自ApplictionMaster的命令

Application Master：

ApplicationMaster是应用级别的，它的主要功能就是向

ResourceManager

（全局的）申请计算资源（Containers）并且和NodeManager交互来执行和监控具体的task

负责数据的切分
为应用程序申请资源并分配给内部任务
任务的监控和容错

Container：

Container是yarn中的资源抽象，它封装了某个节点上的多维度资源，如内存，网络，磁盘，cpu

参考官方文档

2.作业提交全过程

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。

3.资源调度器

目前，

Hadoop

作业调度器主要有三种：

FIFO

、

Capacity Scheduler

和

Fair Scheduler

。

Hadoop2.7.2

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>

3.1先进先出调度器（FIFO）

3.2容量调度器（Capacity Scheduler）

官网文档

笔者理解为每个队列保证FI job有足够资源的基础上再执行下一个job

3.3公平调度器（Fair Scheduler）

官网文档

笔者理解为每个队列保证每个job能够均匀的得到资源

4.任务的推测执行

4.1任务完成时间

作业完成时间取决于最慢的任务完成时间

一个作业由若干个Map任务和Reduce任务构成。因硬件老化、软件Bug等，某些任务可能运行非常慢。

思考：系统中有99%的Map任务都完成了，只有少数几个Map老是进度很慢，完不成，怎么办？

4.2推测执行机制

发现拖后腿的任务，比如某个任务运行速度远慢于任务平均速度。为拖后腿任务启动一个备份任务，同时运行。谁先运行完，则采用谁的结果。

4.3执行推测任务的前提条件

（1）每个Task只能有一个备份任务

（2）当前Job已完成的Task必须不小于0.05（5%）

（

3

）

开启推测执行参数设置。mapred-site.xml文件中默认是打开的

<property>
  	<name>mapreduce.map.speculative</name>
  	<value>true</value>
  	<description>If true, then multiple instances of some map tasks may be executed in parallel.</description>
</property>

<property>
  	<name>mapreduce.reduce.speculative</name>
  	<value>true</value>
  	<description>If true, then multiple instances of some reduce tasks may be executed in parallel.</description>
</property>

4.4不能启用推测执行机制情况

（1）任务间存在严重的负载倾斜；

（2）特殊任务，比如任务向数据库中写数据

4.5算法原理

5.ResourceManager HA

参考文档

原文链接：https://blog.csdn.net/u012485099/article/details/109717961