Yarn资源调度过程详细

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在MapReduce1.0中，我们都知道也存在和HDFS一样的单点故障问题，主要是JobTracker既负责资源管理，又负责任务分配。

Yarn中可以添加多种计算框架，Hadoop,Spark,MapReduce,不同的计算框架在处理不同的任务时，资源利用率可能处于互补阶段，有利于提高整个集群的资源利用率。

同时Yarn提供了一种共享集群的模式，随着数据量的暴增，跨集群间的数据移动，需要花费更长的时间，且硬件成本会增大，共享集群模式可以让多种框架共享数据和硬件资源。

Yarn基本架构

整个的调度流程为：

1.应用程序通client类向ResourceManager提交程序，Application运行所需要的入口类，出口类，运行的命令，运行所需要的cpu资源和内存资源，jar包资源。

2.ResourceManager通过内部的调度器，去集群中寻找资源，找到资源后与NodeManager进行通信，去启动相应的ApplicationMaster,AM会按照事先的规划将任务切分为许多的task任务。

3.ApplicationMaster之后向ResourceManager进行申请资源，RM会将资源进行动态的分配。

4.ApplicationMaster获得资源后会再将资源进一步分配给内部的task.

5.之后，ApplicationMaster会向NodeManager进行请求，让NM给启动起来Task,NM会把Task封装到Container中允许。

ResourceManager

整个集群只有一个，负责集群资源的统一管理和调度

处理客户端请求

启动监控ApplicationMaster

监控NodeManager

资源分配与调度

NodeManager

整个集群存在多个，负责单节点资源管理与使用

处理来自ResourceManager的命令

处理来自ApplicationMaster的命令

ApplicationMaster

每一个应用有一个，负责应用程序的管理

数据切分，申请资源，任务监控，任务容错

Container

对任务环境的抽象

Yarn的容错性

ResourceManager存在单点故障，基于Zookeeper实现HA,通常任务失败后，RM将失败的任务告诉AM,RM负责任务的重启,AM来决定如何处理失败的任务。RMAppMaster会保存已经运行完成的Task,重启后无需重新运行。

Yarn资源调度框架与调度器

Yarn采用的双层调度框架，RM将资源分配给AM,AM再将资源进一步分配给Task,资源不够时会为TASK预留，直到资源充足。在Hadoop1.0中我们分配资源通过slot实现，但是在Yarn中，直接分配资源。

资源调度器有：FIFO,Fair scheduler,Capacity scheduler

Yarn支持CPU和内存两种资源隔离，内存时决定生死的资源，CPU时影响快满的资源，内存隔离采用的是基于线程监控和基于Cgroup的方案。

Tez

Tez俗称DAG计算，多个计算作业之间存在依赖关系，并形成一个依赖关系的有向图。

Tez是运行在Yarn上的DAG,动态的生成计算的关系流。

如上图左所示的Top K问题，第一个Mapreduce实现wordcount的功能，第二个Mapreduce只用使用Reduce实现排序的问题，但是在Mapreduce中必须创建两个MapReduce任务，但是在Tez优化后，可以直接再第一个reduce后，不进行输出，直接输出到第二个reduce中，优化了Mapreduce.

上图中右为一个HiveQL实现的MapReduce,mapreduce为其创建了4个mapreduce任务，使用Tez可以只使用一个Mapreduce任务。

Tez on Yarn和，mapreduce on Yarn上的作业的流程基本一样。

Tez的优化技术

产生一个Mapreduce任务就提交，影响任务的效率，Tez的优化策略是创建一个ApplicationMaster的缓存池，作业提交到AMppplserver中，预先启动若干ApplicationMaster形成AM缓冲池。

同时ApplicationMaster启动的时候也可以预先启动几个container,做为容器的缓冲池。

此外ApplicationMaster运行完成后，不会马上注销其下的container,而是将其预先分配给正要运行的任务。

Tez的好处就是避免产生较多的Mapreduce任务，产生不必要的网络和磁盘IO.

Strom

Strom是实时处理永不停止的任务，像流水一样不断的处理任务。