Hadoop Yarn (3) 应用运行原理

3. YARN应用运行原理（重点）

yarn架构图

3.1 YARN应用提交过程

  • Application在Yarn中的执行过程，整个执行过程可以总结为三步：

    • 应用程序提交
    • 启动应用的ApplicationMaster实例
    • ApplicationMaster 实例管理应用程序的执行

  • 具体提交过程为：

    • 客户端程序向 ResourceManager 提交应用，并请求一个 ApplicationMaster 实例；
    • ResourceManager 找到一个可以运行一个 Container 的 NodeManager，并在这个 Container 中启动 ApplicationMaster 实例；
    • ApplicationMaster 向 ResourceManager 进行==注册==，注册之后客户端就可以查询 ResourceManager 获得自己 ApplicationMaster 的详细信息，以后就可以和自己的 ApplicationMaster 直接交互了（这个时候，客户端主动和 ApplicationMaster 交流，应用先向 ApplicationMaster 发送一个满足自己需求的资源请求）；
    • ApplicationMaster 根据 resource-request协议 向 ResourceManager 发送 resource-request请求；
    • 当 Container 被成功分配后，ApplicationMaster 通过向 NodeManager 发送 container-launch-specification信息来启动Container，container-launch-specification信息包含了能够让Container 和 ApplicationMaster 交流所需要的资料；
    • 应用程序的代码以 task 形式在启动的 Container 中运行，并把运行的进度、状态等信息通过 application-specific协议 发送给ApplicationMaster；
    • 在应用程序运行期间，提交应用的客户端主动和 ApplicationMaster 交流获得应用的运行状态、进度更新等信息，交流协议也是 application-specific协议；
    • 应用程序执行完成并且所有相关工作也已经完成，ApplicationMaster 向 ResourceManager==取消注册==然后关闭，用到所有的 Container 也归还给系统。

  • 精简版的：

    • 步骤1：用户将应用程序提交到 ResourceManager 上；
    • 步骤2：ResourceManager为应用程序 ApplicationMaster 申请资源，并与某个 NodeManager 通信启动第一个 Container，以启动ApplicationMaster；
    • 步骤3：ApplicationMaster 与 ResourceManager 注册进行通信，为内部要执行的任务申请资源，一旦得到资源后，将于 NodeManager 通信，以启动对应的 Task；
    • 步骤4：所有任务运行完成后，ApplicationMaster 向 ResourceManager 注销，整个应用程序运行结束。

3.2 MapReduce on YARN

img

  • 提交作业

    • ①程序打成jar包，在客户端运行hadoop jar命令，提交job到集群运行
    • job.waitForCompletion(true)中调用Job的submit()，此方法中调用JobSubmitter的submitJobInternal()方法；
    • ②submitClient.getNewJobID()向resourcemanager请求一个MR作业id
    • 检查输出目录：如果没有指定输出目录或者目录已经存在，则报错
    • 计算作业分片；若无法计算分片，也会报错
    • ③运行作业的相关资源，如作业的jar包、配置文件、输入分片，被上传到HDFS上一个以作业ID命名的目录（jar包副本默认为10，运行作业的任务，如map任务、reduce任务时，可从这10个副本读取jar包）
    • ④调用resourcemanager的submitApplication()提交作业
    • 客户端每秒查询一下作业的进度（map 50% reduce 0%），进度如有变化，则在控制台打印进度报告；
    • 作业如果成功执行完成，则打印相关的计数器
    • 但如果失败，在控制台打印导致作业失败的原因（要学会查看日志，定位问题，分析问题，解决问题）

  • 初始化作业

    • 当ResourceManager(一下简称RM)收到了submitApplication()方法的调用通知后，请求传递给RM的scheduler（调度器）；调度器分配container（容器）
    • ⑤a RM与指定的NodeManager通信，通知NodeManager启动容器；NodeManager收到通知后，创建占据特定资源的container；
    • ⑤b 然后在container中运行MRAppMaster进程
    • ⑥MRAppMaster需要接受任务（各map任务、reduce任务的）的进度、完成报告，所以appMaster需要创建多个簿记对象，记录这些信息
    • ⑦从HDFS获得client计算出的输入分片split
    • 每个分片split创建一个map任务
    • 通过 mapreduce.job.reduces 属性值(编程时，jog.setNumReduceTasks()指定)，知道当前MR要创建多少个reduce任务
    • 每个任务(map、reduce)有task id

  • Task 任务分配

    • 如果小作业，appMaster会以==uberized==的方式运行此MR作业；appMaster会决定在它的JVM中顺序执行此MR的任务；

    • 原因是，若每个任务运行在一个单独的JVM时，都需要单独启动JVM，分配资源（内存、CPU），需要时间；多个JVM中的任务再在各自的JVM中并行运行

    • 若将所有任务在appMaster的JVM中==顺序执行==的话，更高效，那么appMaster就会这么做 ，任务作为uber任务运行

    • 小作业判断依据：①小于10个map任务；②只有一个reduce任务；③MR输入大小小于一个HDFS块大小

    • 如何开启uber?设置属性 mapreduce.job.ubertask.enable 值为true

    • 在运行任何task之前，appMaster调用setupJob()方法，创建OutputCommitter，创建作业的最终输出目录（一般为HDFS上的目录）及任务输出的临时目录（如map任务的中间结果输出目录）

    • ⑧若作业不以uber任务方式运行，那么appMaster会为作业中的每一个任务（map任务、reduce任务）向RM请求container

    • 由于reduce任务在进入排序阶段之前，所有的map任务必须执行完成；所以，为map任务申请容器要优先于为reduce任务申请容器

    • 5%的map任务执行完成后，才开始为reduce任务申请容器

    • 为map任务申请容器时，遵循==数据本地化==，调度器尽量将容器调度在map任务的输入分片所在的节点上（==移动计算，不移动数据==）

    • reduce任务能在集群任意计算节点运行

    • 默认情况下，为每个map任务、reduce任务分配1G内存、1个虚拟内核，由属性决定mapreduce.map.memory.mb、mapreduce.reduce.memory.mb、mapreduce.map.cpu.vcores、mapreduce.reduce.reduce.cpu.vcores

  • Task 任务执行

    • 当调度器为当前任务分配了一个NodeManager（暂且称之为NM01）的容器，并将此信息传递给appMaster后；appMaster与NM01通信，告知NM01启动一个容器，并此容器占据特定的资源量（内存、CPU）
    • NM01收到消息后，启动容器，此容器占据指定的资源量
    • 容器中运行YarnChild，由YarnChild运行当前任务（map、reduce）
    • ⑩在容器中运行任务之前，先将运行任务需要的资源拉取到本地，如作业的JAR文件、配置文件、分布式缓存中的文件

  • 作业运行进度与状态更新

    • 作业job以及它的每个task都有状态（running、successfully completed、failed），当前任务的运行进度、作业计数器
    • 任务在运行期间，每隔==3秒==向appMaster汇报执行进度、状态（包括计数器）
    • appMaster汇总目前运行的所有任务的上报的结果
    • 客户端每隔1秒，轮询访问appMaster获得作业执行的最新状态，若有改变，则在控制台打印出来

  • 完成作业

    • appMaster收到最后一个任务完成的报告后，将作业状态设置为成功
    • 客户端轮询appMaster查询进度时，发现作业执行成功，程序从waitForCompletion()退出
    • 作业的所有统计信息打印在控制台
    • appMaster及运行任务的容器，清理中间的输出结果，释放资源
    • 作业信息被历史服务器保存，留待以后用户查询

3.3 YARN应用生命周期

  • RM: Resource Manager
  • AM: Application Master
  • NM: Node Manager
  1. Client向RM提交应用，包括AM程序及启动AM的命令。
  2. RM为AM分配第一个容器，并与对应的NM通信，令其在容器上启动应用的AM。
  3. AM启动时向RM注册，允许Client向RM获取AM信息然后直接和AM通信。
  4. AM通过资源请求协议，为应用协商容器资源。
  5. 如容器分配成功，AM要求NM在容器中启动应用，应用启动后可以和AM独立通信。
  6. 应用程序在容器中执行，并向AM汇报。
  7. 在应用执行期间，Client和AM通信获取应用状态。

  8. 应用执行完成，AM向RM注销并关闭，释放资源。

    申请资源->启动appMaster->申请运行任务的container->分发Task->运行Task->Task结束->回收container

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