1 Yarn资源调度器

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。

1.1 Yarn基础架构

YARN主要由Resager、NodeManager、ApplicationMaster和Container等组件构成。

1.2 Yarn工作机制

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

1.3 作业提交全过程

作业提交全过程详解

作业提交

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。

作业初始化

当RM 收到Client 的请求后，将该job 添加到容量调度器中。
某一个空闲的 NM领取到该 Job。
该 NM创建 Container 并产生 MRAppmaster。
下载 Client提交的资源到本地。

任务分配

MrAppMaster向 RM申请运行多个 MapTask任务资源。
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。

任务运行

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。
MrAppMaster等待所有 MapTask运行完毕后，向RM申请容器，运行 ReduceTask。
ReduceTask向 MapTask获取相应分区的数据。
程序运行完毕后， MR会向 RM申请注销自己。

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。

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

1.4 Yarn调度器和调度算法

目前，Hadoop作业调度器主要有三种：FIFO、容量（Capacity Scheduler）和公平（Fair Scheduler）。Apache Hadoop3.1.3默认的资源调度器是Capacity Scheduler。CDH框架默认调度器是Fair Scheduler。

1.4.1 先进先出调度器（FIFO）

FIFO调度器（First In First Out）：单队列，根据提交作业的先后顺序，先来先服务。

优点：简单易懂；

缺点：不支持多队列，生产环境很少使用；

1.4.2 容量调度器（Capacity Scheduler）

Capacity Scheduler是Yahoo开发的多用户调度器

多队列：每个队列可配置一定的资源量，每个队列采用FIFO调度策略。
容量保证：管理员可为每个队列设置资源最低保证和资源使用上限
灵活性：如果一个队列中的资源有剩余，可以暂时共享给那些需要资源的队列，而一旦该队列有新的应用程序提交，则其他队列借调的资源会归还给该队列。
多租户：支持多用户共享集群和多应用程序同时运行。为了防止同一个用户的作业独占队列中的资源，该调度器会对同一用户提交的作业所占资源量进行限定

1.4.3 公平调度器（Fair Scheduler）

Fair Schedulere 是Facebook 开发的多用户调度器。

与容量调度器相同点

多队列：支持多队列多作业
容量保证：管理员可为每个队列设置资源最低保证和资源使用上线
灵活性：如果一个队列中的资源有剩余，可以暂时共享给那些需要资源的队列，而一旦该队列有新的应用程序提交，则其他队列借调的资源会归还给该队列。
多租户：支持多用户共享集群和多应用程序同时运行；为了防止同一个用户的作业独占队列中的资源，该调度器会对同一用户提交的作业所占资源量进行限定。

与容量调度器不同点

（1）核心调度策略不同

容量调度器：优先选择资源利用率低的队列
公平调度器：优先选择对资源的缺额比例大的

（2）每个队列可以单独设置资源分配方式

容量调度器：FIFO、DRF
公平调度器：FIFO、FAIR、DRF

1.5 Yarn常用命令

Yarn状态的查询，除了可以在hadoop103:8088页面查看外，还可以通过命令操作。常见的命令操作如下所示：

1.5.1 yarn application查看任务

列出所有Application：

yarn application -list

根据Application状态过滤：yarn application -list -appStates （所有状态：ALL、NEW、NEW_SAVING、SUBMITTED、ACCEPTED、RUNNING、FINISHED、FAILED、KILLED）

yarn application -list -appStates FINISHED

Kill掉Application：

yarn application -kill application_1612577921195_0001

1.5.2 yarn logs查看日志

查询Application日志：

yarn logs -applicationId application_1612577921195_0001

查询Container日志

yarn logs -applicationId application_1612577921195_0001 -containerId container_1612577921195_0001_01_000001

1.5.3 yarn applicationattempt查看尝试运行的任务

列出所有Application尝试的列表：

yarn applicationattempt -list application_1612577921195_0001

打印ApplicationAttemp状态：

yarn applicationattempt -status appattempt_1612577921195_0001_000001

1.5.4 yarn container查看容器

列出所有Container：

yarn container -list appattempt_1612577921195_0001_000001

打印Container状态

yarn container -status container_1612577921195_0001_01_000001

只有在任务跑的途中才能看到container的状态

1.5.5 yarn node查看节点状态

列出所有节点：

yarn node -list -all

1.5.6 yarn rmadmin更新配置

yarn rmadmin -refreshQueues

1.5.7 yarn queue查看队列

打印队列信息：

yarn queue -status default

1.6 Yarn生产环境核心参数

2 Yarn案例实操

2.1 Yarn生产环境核心参数配置案例

修改yarn-site.xml配置参数如下

<!-- 选择调度器，默认容量 -->
<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>

<!-- ResourceManager处理调度器请求的线程数量,默认50；如果提交的任务数大于50，可以增加该值，但是不能超过3台 * 4线程 = 12线程（去除其他应用程序实际不能超过8） -->
<property>
	<description>Number of threads to handle scheduler interface.</description>
	<name>yarn.resourcemanager.scheduler.client.thread-count</name>
	<value>8</value>
</property>

<!-- 是否让yarn自动检测硬件进行配置，默认是false，如果该节点有很多其他应用程序，建议手动配置。如果该节点没有其他应用程序，可以采用自动 -->
<property>
	<description>Enable auto-detection of node capabilities such as
	memory and CPU.
	</description>
	<name>yarn.nodemanager.resource.detect-hardware-capabilities</name>
	<value>false</value>
</property>

<!-- 是否将虚拟核数当作CPU核数，默认是false，采用物理CPU核数 -->
<property>
	<description>Flag to determine if logical processors(such as
	hyperthreads) should be counted as cores. Only applicable on Linux
	when yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores is set to -1 and
	yarn.nodemanager.resource.detect-hardware-capabilities is true.
	</description>
	<name>yarn.nodemanager.resource.count-logical-processors-as-cores</name>
	<value>false</value>
</property>

<!-- 虚拟核数和物理核数乘数，默认是1.0 -->
<property>
	<description>Multiplier to determine how to convert phyiscal cores to
	vcores. This value is used if yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores
	is set to -1(which implies auto-calculate vcores) and
	yarn.nodemanager.resource.detect-hardware-capabilities is set to true. The	number of vcores will be calculated as	number of CPUs * multiplier.
	</description>
	<name>yarn.nodemanager.resource.pcores-vcores-multiplier</name>
	<value>1.0</value>
</property>

<!-- NodeManager使用内存数，默认8G，修改为4G内存 -->
<property>
	<description>Amount of physical memory, in MB, that can be allocated 
	for containers. If set to -1 and
	yarn.nodemanager.resource.detect-hardware-capabilities is true, it is
	automatically calculated(in case of Windows and Linux).
	In other cases, the default is 8192MB.
	</description>
	<name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
	<value>4096</value>
</property>

<!-- nodemanager的CPU核数，不按照硬件环境自动设定时默认是8个，修改为4个 -->
<property>
	<description>Number of vcores that can be allocated
	for containers. This is used by the RM scheduler when allocating
	resources for containers. This is not used to limit the number of
	CPUs used by YARN containers. If it is set to -1 and
	yarn.nodemanager.resource.detect-hardware-capabilities is true, it is
	automatically determined from the hardware in case of Windows and Linux.
	In other cases, number of vcores is 8 by default.</description>
	<name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name>
	<value>4</value>
</property>

<!-- 容器最小内存，默认1G -->
<property>
	<description>The minimum allocation for every container request at the RM	in MBs. Memory requests lower than this will be set to the value of this	property. Additionally, a node manager that is configured to have less memory	than this value will be shut down by the resource manager.
	</description>
	<name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
	<value>1024</value>
</property>

<!-- 容器最大内存，默认8G，修改为2G -->
<property>
	<description>The maximum allocation for every container request at the RM	in MBs. Memory requests higher than this will throw an	InvalidResourceRequestException.
	</description>
	<name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
	<value>2048</value>
</property>

<!-- 容器最小CPU核数，默认1个 -->
<property>
	<description>The minimum allocation for every container request at the RM	in terms of virtual CPU cores. Requests lower than this will be set to the	value of this property. Additionally, a node manager that is configured to	have fewer virtual cores than this value will be shut down by the resource	manager.
	</description>
	<name>yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores</name>
	<value>1</value>
</property>

<!-- 容器最大CPU核数，默认4个，修改为2个 -->
<property>
	<description>The maximum allocation for every container request at the RM	in terms of virtual CPU cores. Requests higher than this will throw an
	InvalidResourceRequestException.</description>
	<name>yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores</name>
	<value>2</value>
</property>

<!-- 虚拟内存检查，默认打开，修改为关闭 -->
<property>
	<description>Whether virtual memory limits will be enforced for
	containers.</description>
	<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
	<value>false</value>
</property>

<!-- 虚拟内存和物理内存设置比例,默认2.1 -->
<property>
	<description>Ratio between virtual memory to physical memory when	setting memory limits for containers. Container allocations are	expressed in terms of physical memory, and virtual memory usage	is allowed to exceed this allocation by this ratio.
	</description>
	<name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name>
	<value>2.1</value>
</property>

2.2 容量调度器多队列提交案例

2.2.1 配置多队列的容量调度器

在capacity-scheduler.xml中配置如下

<!-- 指定多队列，增加hive队列 -->
<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>

<!-- 降低default队列资源额定容量为40%，默认100% -->
<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.default.capacity</name>
    <value>40</value>
</property>

<!-- 降低default队列资源最大容量为60%，默认100% -->
<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.default.maximum-capacity</name>
    <value>60</value>
</property>

<!-- 指定hive队列的资源额定容量 -->
<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.capacity</name>
    <value>60</value>
</property>

<!-- 用户最多可以使用队列多少资源，1表示 -->
<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.user-limit-factor</name>
    <value>1</value>
</property>

<!-- 指定hive队列的资源最大容量 -->
<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.maximum-capacity</name>
    <value>80</value>
</property>

<!-- 启动hive队列 -->
<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.state</name>
    <value>RUNNING</value>
</property>

<!-- 哪些用户有权向队列提交作业 -->
<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.acl_submit_applications</name>
    <value>*</value>
</property>

<!-- 哪些用户有权操作队列，管理员权限（查看/杀死） -->
<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.acl_administer_queue</name>
    <value>*</value>
</property>

<!-- 哪些用户有权配置提交任务优先级 -->
<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.acl_application_max_priority</name>
    <value>*</value>
</property>

<!-- 任务的超时时间设置：yarn application -appId appId -updateLifetime Timeout
参考资料：https://blog.cloudera.com/enforcing-application-lifetime-slas-yarn/ -->

<!-- 如果application指定了超时时间，则提交到该队列的application能够指定的最大超时时间不能超过该值。 
-->
<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.maximum-application-lifetime</name>
    <value>-1</value>
</property>

<!-- 如果application没指定超时时间，则用default-application-lifetime作为默认值 -->
<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.default-application-lifetime</name>
    <value>-1</value>
</property>

重启Yarn或者执行

yarn rmadmin -refreshQueues

刷新队列，就可以看到两条队列

2.2.2 向Hive队列提交任务

hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount -D mapreduce.job.queuename=hive /input /output

默认的任务提交都是提交到default队列的。如果希望向其他队列提交任务，需要在Driver中声明：

Configuration conf = new Configuration();
conf.set("mapreduce.job.queuename","hive");

2.2.3 任务优先级

容量调度器，支持任务优先级的配置，在资源紧张时，优先级高的任务将优先获取资源。默认情况，Yarn将所有任务的优先级限制为0，若想使用任务的优先级功能，须开放该限制。

修改yarn-site.xml文件，增加以下参数

<property>
    <name>yarn.cluster.max-application-priority</name>
    <value>5</value>
</property>

也可以通过以下命令修改正在执行的任务的优先级

yarn application -appID <ApplicationID> -updatePriority 优先级
yarn application -appID application_1611133087930_0009 -updatePriority 5

2.3 公平调度器案例

创建两个队列，分别是test和atguigu（以用户所属组命名）。期望实现以下效果：若用户提交任务时指定队列，则任务提交到指定队列运行；若未指定队列，test用户提交的任务到root.group.test队列运行，atguigu提交的任务到root.group.atguigu队列运行（注：group为用户所属组）。

公平调度器的配置涉及到两个文件，一个是yarn-site.xml，另一个是公平调度器队列分配文件fair-scheduler.xml（文件名可自定义）

参考资料
配置文件参考资料：
https://hadoop.apache.org/docs/r3.1.3/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/FairScheduler.html
任务队列放置规则参考资料：
https://blog.cloudera.com/untangling-apache-hadoop-yarn-part-4-fair-scheduler-queue-basics/

配置多队列的公平调度器

修改yarn-site.xml文件，加入以下参数

<property>
    <name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>
    <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler</value>
    <description>配置使用公平调度器</description>
</property>

<property>
    <name>yarn.scheduler.fair.allocation.file</name>
    <value>/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/fair-scheduler.xml</value>
    <description>指明公平调度器队列分配配置文件</description>
</property>

<property>
    <name>yarn.scheduler.fair.preemption</name>
    <value>false</value>
    <description>禁止队列间资源抢占</description>
</property>

配置fair-scheduler.xml

<?xml version="1.0"?>
<allocations>
  <!-- 单个队列中Application Master占用资源的最大比例,取值0-1 ，企业一般配置0.1 -->
  <queueMaxAMShareDefault>0.5</queueMaxAMShareDefault>
  <!-- 单个队列最大资源的默认值 test atguigu default -->
  <queueMaxResourcesDefault>4096mb,4vcores</queueMaxResourcesDefault>

  <!-- 增加一个队列test -->
  <queue name="test">
    <!-- 队列最小资源 -->
    <minResources>2048mb,2vcores</minResources>
    <!-- 队列最大资源 -->
    <maxResources>4096mb,4vcores</maxResources>
    <!-- 队列中最多同时运行的应用数，默认50，根据线程数配置 -->
    <maxRunningApps>4</maxRunningApps>
    <!-- 队列中Application Master占用资源的最大比例 -->
    <maxAMShare>0.5</maxAMShare>
    <!-- 该队列资源权重,默认值为1.0 -->
    <weight>1.0</weight>
    <!-- 队列内部的资源分配策略 -->
    <schedulingPolicy>fair</schedulingPolicy>
  </queue>
  <!-- 增加一个队列atguigu -->
  <queue name="atguigu" type="parent">
    <!-- 队列最小资源 -->
    <minResources>2048mb,2vcores</minResources>
    <!-- 队列最大资源 -->
    <maxResources>4096mb,4vcores</maxResources>
    <!-- 队列中最多同时运行的应用数，默认50，根据线程数配置 -->
    <maxRunningApps>4</maxRunningApps>
    <!-- 队列中Application Master占用资源的最大比例 -->
    <maxAMShare>0.5</maxAMShare>
    <!-- 该队列资源权重,默认值为1.0 -->
    <weight>1.0</weight>
    <!-- 队列内部的资源分配策略 -->
    <schedulingPolicy>fair</schedulingPolicy>
  </queue>

  <!-- 任务队列分配策略,可配置多层规则,从第一个规则开始匹配,直到匹配成功 -->
  <queuePlacementPolicy>
    <!-- 提交任务时指定队列,如未指定提交队列,则继续匹配下一个规则; false表示：如果指定队列不存在,不允许自动创建-->
    <rule name="specified" create="false"/>
    <!-- 提交到root.group.username队列,若root.group不存在,不允许自动创建；若root.group.user不存在,允许自动创建 -->
    <rule name="nestedUserQueue" create="true">
        <rule name="primaryGroup" create="false"/>
    </rule>
    <!-- 最后一个规则必须为reject或者default。Reject表示拒绝创建提交失败，default表示把任务提交到default队列 -->
    <rule name="reject" />
  </queuePlacementPolicy>
</allocations>

2.4 Yarn的Tool接口案例

自己写的程序也可以动态修改参数。编写Yarn的Tool接口。

新建Maven项目YarnDemo

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>com.adrainty.hadoop</groupId>
    <artifactId>yarn_tool_test</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-client</artifactId>
            <version>3.1.3</version>
        </dependency>
    </dependencies>
</project>

创建类WordCount并实现Tool接口

package com.adrainty.yarn;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.Tool;

import java.io.IOException;

public class WordCount implements Tool {

    private Configuration conf;

    @Override
    public int run(String[] args) throws Exception {

        Job job = Job.getInstance(conf);

        job.setJarByClass(WordCountDriver.class);

        job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
        job.setReducerClass(WordCountReducer.class);

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

        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        return job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1;
    }

    @Override
    public void setConf(Configuration conf) {
        this.conf = conf;
    }

    @Override
    public Configuration getConf() {
        return conf;
    }

    public static class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {

        private Text outK = new Text();
        private IntWritable outV = new IntWritable(1);

        @Override
        protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {

            String line = value.toString();
            String[] words = line.split(" ");

            for (String word : words) {
                outK.set(word);

                context.write(outK, outV);
            }
        }
    }

    public static class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
        private IntWritable outV = new IntWritable();

        @Override
        protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {

            int sum = 0;

            for (IntWritable value : values) {
                sum += value.get();
            }
            outV.set(sum);

            context.write(key, outV);
        }
    }
}

新建WordCountDriver

package com.adrainty.yarn;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
import java.util.Arrays;

public class WordCountDriver {

    private static Tool tool;

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 1. 创建配置文件
        Configuration conf = new Configuration();

        // 2. 判断是否有tool接口
        switch (args[0]){
            case "wordcount":
                tool = new WordCount();
                break;
            default:
                throw new RuntimeException(" No such tool: "+ args[0] );
        }
        // 3. 用Tool执行程序
        // Arrays.copyOfRange 将老数组的元素放到新数组里面
        int run = ToolRunner.run(conf, tool, Arrays.copyOfRange(args, 1, args.length));

        System.exit(run);
    }
}

在HDFS上准备输入文件，假设为/input目录，向集群提交该Jar包

yarn jar YarnDemo.jar com.atguigu.yarn.WordCountDriver wordcount /input /output

注意此时提交的3个参数，第一个用于生成特定的Tool，第二个和第三个为输入输出目录。此时如果我们希望加入设置参数，可以在wordcount后面添加参数

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Hadoop - Yarn

https://www.adrainty.online/archives/1718110195319

作者

AdRainty

发布于

2024-06-11

更新于

2024-06-22

许可协议

CC BY 4.0