• Hadoop生态之Yarn

    由于博主最近在忙着期末考试捏所以一直没有更新博客，昨天也是刚考完试火急火燎的赶到了公司，博主在这里劝诫大家一定要多方位核查自己即将去的公司，并且该问的问清楚了,太难了。。。
    在这里插入图片描述

    在生活中我们大家有时候肯定会因为搬家而烦恼，但是那些搬家公司可以为我们解决这些问题，今天我们讲的Yarn在Hadoop集群中就起到了这样的作用，来负责资源调度

    Yarn

    1.什么是Yarn？

    Apache Hadoop YARN 是开源 Hadoop 分布式处理框架中的资源管理和作业调度技术。作为 Apache Hadoop 的核心组件之一，YARN 负责将系统资源分配给在 Hadoop 集群中运行的各种应用程序，并调度要在不同集群节点上执行的任务。

    2.Yarn的基础架构

    YARN主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container等组件构成。
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    YARN的基本组成结构，YARN 主要由 ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster 和 Container 等几个组件构成。

    • ResourceManager是Master上一个独立运行的进程，负责集群统一的资源管理、调度、分配等等；

    • NodeManager是Slave上一个独立运行的进程，负责上报节点的状态；

    • ApplicationMaster相当于这个Application的监护人和管理者，负责监控、管理这个Application的所有Attempt在* cluster中各个节点上的具体运行，同时负责向Yarn ResourceManager申请资源、返还资源等；

    • Container是yarn中分配资源的一个单位，包涵内存、CPU等等资源，YARN以Container为单位分配资源；

    ResourceManager 负责对各个 NadeManager 上资源进行统一管理和调度。当用户提交一个应用程序时，需要提供一个用以跟踪和管理这个程序的 ApplicationMaster，它负责向 ResourceManager 申请资源，并要求 NodeManger 启动可以占用一定资源的任务。由于不同的 ApplicationMaster 被分布到不同的节点上，因此它们之间不会相互影响。

    3.Yarn的工作机制

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    （1）MR程序提交到客户端所在的节点。

    （2）YarnRunner向ResourceManager申请一个Application。

    （3）RM将该应用程序的资源路径返回给YarnRunner。

    （4）该程序将运行所需资源提交到HDFS上。

    （5）程序资源提交完毕后，申请运行mrAppMaster。

    （6）RM将用户的请求初始化成一个Task。

    （7）其中一个NodeManager领取到Task任务。

    （8）该NodeManager创建容器Container，并产生MRAppmaster。

    （9）Container从HDFS上拷贝资源到本地。

    （10）MRAppmaster向RM 申请运行MapTask资源。

    （11）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。

    （12）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。

    （13）MrAppMaster等待所有MapTask运行完毕后，向RM申请容器，运行ReduceTask。

    （14）ReduceTask向MapTask获取相应分区的数据。
    （15）程序运行完毕后，MR会向RM申请注销自己。

    4.Yarn的作业提交过程

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

    （1）应用程序提交
    （2）启动应用的ApplicationMaster实例
    （3）ApplicationMaster 实例管理应用程序的执行
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    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。

    5.Yarn的调度器和调度算法

    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。
    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>

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    （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。
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    优点：简单易懂；
    缺点：不支持多队列，生产环境很少使用；

    （2）容量调度器（Capacity Scheduler）

    Capacity Scheduler是Yahoo开发的多用户调度器。
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    （3）公平调度器（Fair Scheduler）

    Fair Schedulere是Facebook开发的多用户调度器。
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    公平调度器缺额

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    公平调度器资源分配算法
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    公平调度器队列资源分配方式
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    6.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：
    需求：执行WordCount案例，并用Yarn命令查看任务运行情况。

    [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ myhadoop.sh start

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /input /output

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    6.1 yarn application查看任务

    （1）列出所有Application：

    [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ yarn application -list
2021-02-06 10:21:19,238 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop103/192.168.10.103:8032
Total number of applications (application-types: [], states: [SUBMITTED, ACCEPTED, RUNNING] and tags: []):0
                Application-Id	    Application-Name	    Application-Type	      User	     Queue	             State	       Final-State	       Progress	                       Tracking-URL

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    （2）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）

    [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ yarn application -list -appStates FINISHED
2021-02-06 10:22:20,029 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop103/192.168.10.103:8032
Total number of applications (application-types: [], states: [FINISHED] and tags: []):1
                Application-Id	    Application-Name	    Application-Type	      User	     Queue	             State	       Final-State	       Progress	                       Tracking-URL
application_1612577921195_0001	          word count	           MAPREDUCE	   atguigu	   default	          FINISHED	         SUCCEEDED	           100%	http://hadoop102:19888/jobhistory/job/job_1612577921195_0001

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    （3）Kill掉Application：

    [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ yarn application -kill application_1612577921195_0001
2021-02-06 10:23:48,530 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop103/192.168.10.103:8032
Application application_1612577921195_0001 has already finished

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    6.2 yarn logs查看日志

    （1）查询Application日志：yarn logs -applicationId 

    [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ yarn logs -applicationId application_1612577921195_0001

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    （2）查询Container日志：yarn logs -applicationId -containerId 

    [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ yarn logs -applicationId application_1612577921195_0001 -containerId container_1612577921195_0001_01_000001

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    6.3 yarn applicationattempt查看尝试运行的任务

    （1）列出所有Application尝试的列表：yarn applicationattempt -list 

    [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ yarn applicationattempt -list application_1612577921195_0001
2021-02-06 10:26:54,195 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop103/192.168.10.103:8032
Total number of application attempts :1
         ApplicationAttempt-Id	               State	                    AM-Container-Id	                       Tracking-URL
appattempt_1612577921195_0001_000001	            FINISHED	container_1612577921195_0001_01_000001	http://hadoop103:8088/proxy/application_1612577921195_0001/

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    （2）打印ApplicationAttemp状态：yarn applicationattempt -status 

    [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ yarn applicationattempt -status appattempt_1612577921195_0001_000001
2021-02-06 10:27:55,896 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop103/192.168.10.103:8032
Application Attempt Report : 
	ApplicationAttempt-Id : appattempt_1612577921195_0001_000001
	State : FINISHED
	AMContainer : container_1612577921195_0001_01_000001
	Tracking-URL : http://hadoop103:8088/proxy/application_1612577921195_0001/
	RPC Port : 34756
	AM Host : hadoop104
	Diagnostics :

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    6.4 yarn container查看容器

    （1）列出所有Container：yarn container -list <ApplicationAttemptId>

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    [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ yarn container -list appattempt_1612577921195_0001_000001
    2021-02-06 10:28:41,396 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop103/192.168.10.103:8032
    Total number of containers :0
    Container-Id Start Time Finish Time State Host Node Http Address
    （2）打印Container状态： yarn container -status
    [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ yarn container -status container_1612577921195_0001_01_000001
    2021-02-06 10:29:58,554 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop103/192.168.10.103:8032
    Container with id ‘container_1612577921195_0001_01_000001’ doesn’t exist in RM or Timeline Server.
    注：只有在任务跑的途中才能看到container的状态

    6.5 yarn node查看节点状态

    列出所有节点：yarn node -list -all

    [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ yarn node -list -all
2021-02-06 10:31:36,962 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop103/192.168.10.103:8032
Total Nodes:3
         Node-Id	     Node-State	Node-Http-Address	Number-of-Running-Containers
 hadoop103:38168	        RUNNING	   hadoop103:8042	                           0
 hadoop102:42012	        RUNNING	   hadoop102:8042	                           0
 hadoop104:39702	        RUNNING	   hadoop104:8042	                           0

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    6.6 yarn rmadmin更新配置

    加载队列配置：yarn rmadmin -refreshQueues

    [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ yarn rmadmin -refreshQueues
2021-02-06 10:32:03,331 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop103/192.168.10.103:8033

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    6.7 yarn queue查看队列

    打印队列信息：yarn queue -status <QueueName>

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    [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ yarn queue -status default
2021-02-06 10:32:33,403 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop103/192.168.10.103:8032
Queue Information : 
Queue Name : default
	State : RUNNING
	Capacity : 100.0%
	Current Capacity : .0%
	Maximum Capacity : 100.0%
	Default Node Label expression : <DEFAULT_PARTITION>
	Accessible Node Labels : *
	Preemption : disabled
	Intra-queue Preemption : disabled

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    7.Yarn的生产核心参数

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    8.Yarn常见面试题

    8.1 yarn主要作用

    YARN 的基本设计思想是将MapReduce V1 中的JobTracker 拆分为两个独立的服务：ResourceManager 和ApplicationMaster。ResourceManager 负责整个系统的资源管理和分配，ApplicationMaster 负责单个应用程序的的管理。

    8.2 yarn的结构

    关于yarn的结构博主在上面详细的介绍了，请移步上文。

    8.3 说一下关于yarn的几种资源调度器

    这个在博主的博客中etl实习面试里面有，附上一个超链接捏（https://blog.csdn.net/h123456789999999/article/details/125305835?spm=1001.2014.3001.5502）

    8.4 简单介绍三个组件的作用？

    RM：负责所有资源的监控、分配和管理

    AM：负责每一个具体应用程序的调度和协调

    --applicationmaster。用户提交的每个应用程序均包含一个AM，它可以运行在RM以外的机器上。

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    NM：负责每一个节点的维护。

    --nodemanger负责该节点的程序的正常运行，定时向RM汇报本节点资源（cpu、内存）的使用情况和Container的运行状况。当Rm宕机后连接RM的备用节点。负责接收并处理来自AM的Container的启动、停止等各种请求。

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    8.5 什么是container？

    是一个抽象概念，称之为容器，包含任务运行时所需的资源（包括内存、硬盘、cpu等）和环境（包含启动命令、环境变量等）

    8.6 yarn的执行流程？

    ①客户端向集群提交一个任务，该任务首先到RM中的AM

②AM收到任务后，会在集群中找一个NodeManger，在该NodeManger上启动一个APPMaster进程。该进程用于执行任务划分和任务监控。

③AppMaster启动起来之后，会向RM中的AM注册信息，APPMaster向RM下的ResourceSchedule申请计算任务所需的资源。

④AppMaster申请到资源之后，会与所有NodeManger通信要求他们启动所有计算任务（map和reudce）

⑤各个NM启动对应的容器Container用来执行Map和Reduce任务。

⑥各个任务会向APPMaster汇报自己的执行进度和执行状况，以便让AppMaster随时掌握各个任务的运行状态，在某个任务出了问题之后重启执行该任务。

⑦在执行完之后，APPMaster会向AM汇报，以便让ApplicationManger注销并关闭自己，使得资源得以回收。

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    **关于Yarn的知识先拓展这些，博主想和大家说如果拿到了自己的offer一定要问清楚再去，否则会贼惨，歇了一周继续码吧。。。。。心累了 **

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