1. 概述
YARN是一个资源管理系统,负责集群资源的管理和分配。如果想要将一个新的应用程序运行在YARN之上,通常需要编写两个组件:客户端和ApplicationMaster。由于这两个组件编写非常复杂,尤其ApplicationMaster,需要考虑RPC调用、任务容错等细节,所以,往往由专业的开发人员编写这两个组件,并提供给上层的应用程序用户使用。如果大量应用程序可抽象成一种通用框架,那么只需实现一个客户端和一个ApplicationMaster,然后让所有应用程序重用这两个组件即可,比如MapReduce是一种通用的计算框架,YARN已经为其实现了一个直接可以使用的客户端—MRClientService和ApplicationMaster—MRAppMaster。
本文主要介绍了如何让一种新的应用程序,或者新的计算框架,运行于YARN之上。正如前面介绍的,用户需要编写两个组件完成该任务:客户端和ApplicationMaster,其中,客户端负责向ResourceManager提交ApplicationMaster,并查询应用程序运行状态,ApplicationMaster负责向ResourceManager申请资源(以Container形式表示),并与NodeManager通信以启动各个Container,此外,ApplicationMaster还负责监控各个任务运行状态,并在失败是为其重新申请资源。
2. YARN Appcalition涉及到的RPC协议和主要编写步骤
(1)涉及到的RPC协议
通常而言,编写一个YARN Appcalition涉及到3个RPC协议,分别为:
1) ClientRMProtocol(Client<–>ResourceManager)
Client通过该协议将应用程序提交到ResourceManager上、查询应用程序的运行状态或者杀死应用程序等。
2) AMRMProtocol(ApplicationMaster<–>ResourceManager)
ApplicationMaster使用该协议向ResourceManager注册、申请资源以运行自己的各个任务。
3) ContainerManager(ApplicationMaster<–> NodeManager)
ApplicationMaster使用该协议要求NodeManager启动/撤销Container,或者获取各个container的运行状态。
(2)客户端编写流程
步骤1Client通过RPC函数ClientRMProtocol#getNewApplication从ResourceManager中获取唯一的application ID
步骤2Client通过RPC函数ClientRMProtocol#submitApplication将ApplicationMaster提交到ResourceManager上。
(3)ApplicationMaster编写流程
步骤1ApplicationMaster通过RPC函数AMRMProtocol#registerApplicationMaster向ResourceManager注册。
步骤2ApplicationMaster通过RPC函数AMRMProtocol#allocate向ResourceManager申请资源(以Container形式表示)。
步骤3ApplicationMaster通过RPC函数ContainerManager#startContainer要求对应的NodeManager启动Container。
ApplicationMaster重复步骤2~3,直到所有任务运行成功。
另外,在应用程序运行过程中,用户可使用ClientRMProtocol#getApplicationReport 查询应用程序运行状态,也可以使用ClientRMProtocol#forceKillApplication将应用程序杀死。
3. 编写YARN Appcalition详细步骤介绍
(1)客户端编写流程
客户端通常只需与ResourceManager交互,期间涉及到多个数据结构和一个RPC协议,具体如下:
步骤1 获取ApplicationId。客户端通过RPC协议ClientRMProtocol向ResourceManager发送应用程序提交请求GetNewApplicationRequest,ResourceManager为其返回应答GetNewApplicationResponse,该数据结构中包含多种信息,包括ApplicationId、可资源使用上限和下限等。
步骤2 提交ApplicationMaster。将启动ApplicationMaster所需的所有信息打包到数据结构ApplicationSubmissionContext中,主要包括以下几种信息:
(1)application id
(2)application 名称
(3)application优先级
(4)application 所属队列
(5)application 启动用户名
(6)ApplicationMaster对应的Container信息,包括:启动ApplicationMaster所需各种文件资源、jar包、环境变量、启动命令、运行ApplicationMaster所需的资源(主要指内存)等。
客户端调用ClientRMProtocol#submitApplication(ApplicationSubmissionContext)将ApplicationMaster提交到ResourceManager上。
(ResourceManager收到请求后,会为ApplicationMaster寻找合适的节点,并在该节点上启动它)。
客户端可通过多种方式查询应用程序的运行状态,其中一种是调用RPC函数ClientRMProtocol#getApplicationReport获取一个应用程序当前运行状况报告,该报告内容包括应用程序名称、所属用户、所在队列、ApplicationMaster所在节点、一些诊断信息、启动时间等。
(2)编写ApplicationMaster
ApplicationMaster需要与ResoureManager和NodeManager交互,以申请资源和启动Container,期间涉及到多个数据结构和两个RPC协议。具体步骤如下:
步骤1 注册。ApplicationMaster首先需通过RPC协议AMRMProtocol向ResourceManager发送注册请求RegisterApplicationMasterRequest,该数据结构中包含ApplicationMaster所在节点的host、RPC port和TrackingUrl等信息,而ResourceManager将返回RegisterApplicationMasterResponse,该数据结构中包含多种信息,包括该应用程序的ACL列表、可资源使用上限和下限等。
步骤2 申请资源。根据每个任务的资源需求,ApplicationMaster可向ResourceManager申请一系列用于运行任务的Container,ApplicationMaster使用ResourceRequest类描述每个Container(一个container只能运行一个任务):
1) Hostname 期望Container所在的节点,如果是“*”,表示可以为任意节点。
2) Resource capability 运行该任务所需的资源量,当前仅支持内存资源。
3) Priority 任务优先级。一个应用程序中的任务可能有多种优先级,ResourceManager会优先为高优先级的任务分配资源。
4) numContainers 符合以上条件的container数目。
一旦为任务构造了Container后,ApplicationMaster会使用RPC函数AMRMProtocol#allocate向ResourceManager发送一个AllocateRequest对象,以请求分配这些Container,AllocateRequest中包含以下信息:
1)Requested containers 所需的Container列表
2)Released containers 有些情况下,比如有些任务在某些节点上失败过,则ApplicationMaster不想再在这些节点上运行任务,此时可要求释放这些节点上的Container。
3)Progress update information 应用程序执行进度
4)ResponseId RPC响应ID,每次调用RPC,该值会加1。
ResourceManager会为ApplicationMaster返回一个AllocateResponse对象,该对象中主要信息包含在AMResponse中:
1)reboot ApplicationMaster是否需要重新初始化.当ResourceManager端出现不一致状态时,会要求对应的ApplicationMaster重新初始化。
2)Allocated Containers 新分配的container列表。
3)Completed Containers 已运行完成的container列表,该列表中包含运行成功和未成功的Container,ApplicationMaster可能需要重新运行那些未运行成功的Container。
ApplicationMaster会不断追踪已经获取的container,且只有当需求发生变化时,才允许重新为Container申请资源。
步骤3 启动Container。当ApplicationMaster(从ResourceManager端)收到新分配的Container列表后,会使用RPC函数ContainerManager#startContainer向对应的NodeManager发送ContainerLaunchContext以启动Container,ContainerLaunchContext包含以下内容:
1)ContainerId Container id
2)Resource 该Container可使用的资源量(当前仅支持内存)
3)User Container所属用户
4)Security tokens 安全令牌,只有持有该令牌才可启动container
5)LocalResource 运行Container所需的本地资源,比如jar包、二进制文件、其他外部文件等。
6)ServiceData 应用程序可能使用其他外部服务,这些服务相关的数据通过该参数指定。
6)Environment 启动container所需的环境变量
7)command 启动container的命令
ApplicationMaster会不断重复步骤2~3,直到所有任务运行成功,此时,它会调用AMRMProtocol#finishApplicationMaster,以告诉ResourceManage自己运行结束。
【注意】 整个运行过程中,ApplicationMaster需通过心跳与ResourceManager保持联系,这是因为,如果一段时间内(默认是10min),ResourceManager未收到ApplicationMaster信息,则认为它死掉了,会重新调度或者让其失败。通常而言,ApplicationMaster周期性调用RPC函数AMRMProtocol#allocate向其发送空的AllocateRequest请求即可。
4. 总结
编写一个兼具高容错性和高性能的ApplicationMaster是非常不容易的,在后面几篇博文中,我将介绍YARN中提供的两个ApplicationMaster实现,一个是非常简单,通常用作示例的dsitributedshell,另一个是MapReduce计算框架对应的ApplicationMaster—MRAppMaster。
分享到:
相关推荐
本篇文章将深入探讨如何快速、有趣地编写YARN应用程序,并通过"___下载.zip"中的"kitten-master"项目为例,带你领略YARN编程的魅力。 首先,了解YARN的基本架构至关重要。YARN将原本Hadoop MapReduce的JobTracker...
该项目的目标是减少编写容错YARN应用程序的入门门槛,主要是利用Twill(在撰写本文时)。 在, 和阅读有关斜纹的更多。 简单的斜纹应用示例 是使用Twill部署在YARN上的一个非常简单的应用程序。 该应用程序基本上会...
构建YARN应用时,开发者可以基于YARN API编写自己的应用主,或者使用已经支持YARN的开源框架。例如,如果开发者想在YARN上运行Spark作业,Spark自身会作为YARN应用来运行,Spark中的驱动程序即相当于YARN中的应用主...
通过理解 ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster 和 Containers 等核心组件的作用,以及如何通过客户端操作来构建和管理应用程序,可以有效地利用 YARN 来开发和运行复杂的大规模分布式应用程序。...
- **API 变更:** MRv2 提供了新的 API,允许开发者编写更复杂的应用程序。 - **向后兼容性:** MRv2 保持了与旧版 MapReduce API 的二进制兼容性,以确保现有应用程序可以无缝迁移。 **3. 实践案例:** - **输入...
3. **编写应用程序**:使用Skein提供的API编写你的应用程序。这可能包括定义应用程序主类,设置资源需求,以及处理YARN中的任务。 4. **提交应用程序**:通过调用Skein的客户端,你可以将应用程序提交到YARN集群...
本示例“Yarn资源调用demo案例”旨在帮助用户理解如何在YARN上运行应用程序,以及如何有效地管理资源。下面将详细介绍YARN的工作原理、配置和应用实例。 一、YARN概述 YARN是Hadoop生态系统中的核心组件之一,主要...
- YARN的设计允许开发人员编写自己的应用程序框架,如Spark、Tez等,这些框架可以在YARN之上运行。 - 这种模式增强了Hadoop的可扩展性,使得Hadoop不仅仅用于MapReduce,还能支持更多计算模型。 7. **安全性**: ...
通过YARN,开发者可以编写自己的应用程序,这些应用程序可以是基于MapReduce的,也可以是其他类型的计算框架,如Spark、Storm或Tez。YARN提供了一个统一的接口,使得不同的应用程序能够共享集群资源,同时保证了资源...
另外,对于开发人员,书中还可能涉及如何编写兼容YARN的应用程序,以及如何利用YARN的特性实现并行计算和数据处理。 《Hadoop YARN 权威指南》的英文版提供了原汁原味的技术描述,有助于理解最新的发展和术语,而...
5. **yarn.app.mapreduce.am.resource.mb** 和 **yarn.app.mapreduce.am.resource.cpu-vcores**:应用程序管理器(Application Master)的内存和CPU资源需求。 6. **yarn.scheduler.capacity.root.default capacitiy...
MapReduce 是 YARN 的一个应用程序,YARN 负责管理 MapReduce 任务的执行。MapReduce 任务将被提交到 YARN 集群,YARN 将其分配到各个节点上执行。YARN 负责管理资源的分配和任务的调度,以确保 MapReduce 任务的...
2. **获取作业ID**:作业客户端向资源管理器(ResourceManager)请求一个新的作业ID,这在YARN中被称为应用程序ID。 3. **资源准备**:客户端检查作业的输出设置,计算输入分片,并将作业所需的所有资源(包括作业...
1. **提交应用程序**:用户通过`spark-submit`命令将Spark应用程序提交给YARN。 2. **启动ApplicationMaster**:ResourceManager为该应用程序分配第一个容器,并在其中启动ApplicationMaster。 3. **资源请求与分配*...
源代码可能涉及如何编写YARN应用程序和管理应用程序生命周期。 8. **Hadoop安全**:随着大数据安全性的重要性日益提升,书中可能包含有关身份验证、授权和加密的示例,以确保数据的安全访问。 通过研究这些源代码...
- **Application Master**:由Yarn为每个Spark应用启动的应用程序管理器,负责与ResourceManager协商资源并启动Executor。 #### 三、淘宝在Spark_on_Yarn上所做的工作 淘宝在采用Spark_on_Yarn的过程中进行了大量...
在安装Yarn 1.9.4时,我们可以使用提供的`yarn-1.9.4.msi`文件,这是一个Windows安装程序。双击该文件,按照向导进行安装,过程中可以选择自定义安装路径和设置。安装完成后,可以在命令行中使用`yarn --version`来...
react-native-honors-app ##此React Native App的编码方式将硬件推到足以能够测试用Swift编写的同一应用程序的程度。... -将此应用程序克隆到您的计算机上-cd进入目录-在终端上键入“ yarn”,然后按Ente