Yarn 资源调度器：资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源

1 Yarn 基础架构

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

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. ResourceManager 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. ResourceManager 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 ResourceManager 申请运行 MapTask 资源。
11. ResourceManager 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 ResourceManager 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。

2 作业提交全过程

HDFS、YARN、MapReduce三者关系

作业提交过程之YARN

作业提交过程之HDFS & MapReduce

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。

3 Yarn 调度器和调度算法

• Hadoop 作业调度器主要有三种：FIFO、容量（Capacity Scheduler）和公平（Fair Scheduler）
• Apache Hadoop 3.3 默认的资源调度器是 Capacity Scheduler。
• CDH 框架默认调度器是 Fair Scheduler。

3.1 先进先出调度器（FIFO）

3.2 容量调度器（Capacity Scheduler）

1. 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。
2. 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
3. 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
   • 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。
4. 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。

容量调度器资源分配算法

• 队列资源分配

  从root开始，使用深度优先算法，优先选择资源占用率最低的队列分配资源。

• 作业资源分配

  默认按照提交作业的优先级和提交时间顺序分配资源。

• 容器资源分配

  按照容器的优先级分配资源；

  如果优先级相同，按照数据本地性原则：
  （1）任务和数据在同一节点
  （2）任务和数据在同一机架
  （3）任务和数据不在同一节点也不在同一机架

3.3 公平调度器（Fair Scheduler）

• 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。

• 公平调度器设计目标是：在时间尺度上，所有作业获得公平的资源。
• 某一时刻一个作业应获资源和实际获取资源的差距叫“缺额”
• 调度器会优先为缺额大的作业分配资源

公平调度器队列资源分配方式

1. FIFO策略

   此时公平调度器相当于容量调度器。

2. Fair策略

   Fair 策略（默认）是一种基于最大最小公平算法实现的资源多路复用方式。

   具体资源分配流程和容量调度器一致；
   （1）选择队列
   （2）选择作业
   （3）选择容器
   以上三步，每一步都是按照公平策略分配资源

   如果一个队列中有两个应用程序同时运行，则每个应用程序可得到1/2的资源；

   如果三个应用程序同时运行，则每个应用程序可得到1/3的资源。

公平调度器队列资源分配方式：DRF策略
在YARN中，我们用DRF（Dominant Resource Fairness）来决定如何调度资源：

假设集群一共有100 CPU和10T 内存
而应用A需要（2 CPU, 300GB），应用B需要（6 CPU，100GB）。
则两个应用分别需要A（2%CPU, 3%内存）和B（6%CPU, 1%内存）的资源
这就意味着A是内存主导的, B是CPU主导的
针对这种情况，我们可以选择DRF策略对不同应用进行不同资源（CPU和内存）的一个不同比例的限制。

5 Yarn 生产环境核心参数

• ResourceManager相关

  yarn.resourcemanager.scheduler.class 配置调度器，默认容量

  yarn.resourcemanager.scheduler.client.thread-count ResourceManager处理调度器请求的线程数量

• NodeManager相关

  • yarn.nodemanager.resource.detect-hardware-capabilities 是否让yarn自己检测硬件进行配置，默认false

    yarn.nodemanager.resource.count-logical-processors-as-cores 是否将虚拟核数当作CPU核数，默认false

    yarn.nodemanager.resource.pcores-vcores-multiplier 虚拟核数和物理核数乘数，例如：4核8线程参数就应设为2，默认0

  • yarn.nodemanager.resource.memory-mb NodeManager使用内存，默认8G

    yarn.nodemanager.resource.system-reserved-memory-mb NodeManager为系统保留多少内存

    以上二个参数配置一个即可

  • yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores NodeManager使用CPU核数，默认8个

    yarn.nodemanager.pmem-check-enabled 是否开启物理内存检查限制container，默认打开

    yarn.nodemanager.vmem-check-enabled 是否开启虚拟内存检查限制container，默认打开

    yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio 虚拟内存物理内存比例，默认2.1

• Container相关

  yarn.scheduler.minimum-allocation-mb 容器最最小内存，默认1G
  yarn.scheduler.maximum-allocation-mb 容器最最大内存，默认8G
  yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores 容器最小CPU核数，默认1个
  pmem-ratio 虚拟内存物理内存比例，默认2.1

• Container相关

  yarn.scheduler.minimum-allocation-mb 容器最最小内存，默认1G
  yarn.scheduler.maximum-allocation-mb 容器最最大内存，默认8G
  yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores 容器最小CPU核数，默认1个
  yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores 容器最大CPU核数，默认4个