如何扩展 YARN 资源管理

简介

Hadoop 的 YARN（Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调器）是一个强大的资源管理系统，能够高效利用集群资源。在本教程中，我们将深入探讨 YARN 架构的复杂性，并探索各种扩展和优化 YARN 资源管理的技术，帮助你充分发挥 Hadoop 集群的潜力。

Skills Graph

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理解 YARN 架构

YARN（Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调器）是 Hadoop 生态系统中的资源管理和作业调度组件。它负责在整个集群中管理和分配资源，以及调度和执行应用程序。

YARN 架构

YARN 采用主从架构，其中的关键组件如下：

graph TD ResourceManager --> NodeManager ApplicationMaster --> NodeManager Client --> ResourceManager

资源管理器（ResourceManager，RM）：管理和分配整个集群资源的核心机构。它负责接收作业提交、调度并监控应用程序的执行情况。
节点管理器（NodeManager，NM）：在每个工作节点上运行的守护进程，负责启动和监控容器，并向资源管理器报告资源使用情况和状态。
应用程序主节点（ApplicationMaster，AM）：每个应用程序的主节点，负责从资源管理器协商资源，并与节点管理器合作执行和监控应用程序的任务。
客户端（Client）：向 YARN 集群提交应用程序的实体。

YARN 资源模型

YARN 使用基于容器的资源模型，容器代表单个节点上的资源（CPU、内存、磁盘、网络）分配。资源管理器负责管理整个集群中的可用资源，并将它们分配给应用程序。

graph TD ResourceManager --> Container Container --> CPU Container --> Memory Container --> Disk Container --> Network

资源管理器跟踪每个节点上的可用资源，并通过将应用程序的资源需求与可用容器进行匹配来调度应用程序。

YARN 调度

YARN 支持多种调度策略，如 FIFO、容量调度器和公平调度器。这些调度器根据各种因素（如优先级、公平性和资源利用率）确定如何将资源分配给应用程序。

graph TD ResourceManager --> Scheduler Scheduler --> FIFO Scheduler --> CapacityScheduler Scheduler --> FairScheduler

调度器的选择取决于组织的资源分配策略以及集群上运行的工作负载的性质。

配置和扩展 YARN 资源

配置 YARN 资源

要配置 YARN 资源，你需要在 yarn-site.xml 文件中修改以下参数：

参数	描述
`yarn.nodemanager.resource.memory-mb`	可分配给容器的物理内存量，以 MB 为单位。
`yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores`	可分配给容器的虚拟 CPU 核心数。
`yarn.scheduler.minimum-allocation-mb`	资源管理器处每个容器请求的最小分配量，以 MB 为单位。
`yarn.scheduler.maximum-allocation-mb`	资源管理器处每个容器请求的最大分配量，以 MB 为单位。
`yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores`	资源管理器处每个容器请求的虚拟 CPU 核心最小分配量。
`yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores`	资源管理器处每个容器请求的虚拟 CPU 核心最大分配量。

示例配置：

<property>
  <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
  <value>16384</value>
</property>
<property>
  <name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name>
  <value>8</value>
</property>
<property>
  <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
  <value>1024</value>
</property>
<property>
  <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
  <value>8192</value>
</property>
<property>
  <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores</name>
  <value>1</value>
</property>
<property>
  <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores</name>
  <value>4</value>
</property>

扩展 YARN 资源

要扩展 YARN 资源，你可以在集群中添加或移除工作节点。添加新节点时，资源管理器会自动检测并将新资源纳入集群。移除节点时，资源管理器会停止从该节点分配资源，并将工作负载重新分配到其余节点。

你也可以通过修改上一节提到的配置参数来扩展资源。不过，重要的是要确保新配置与集群上运行的现有应用程序和工作负载兼容。

graph TD AddNode --> ResourceManager RemoveNode --> ResourceManager ResourceManager --> ScaleResources

要应用新配置，你需要重启 YARN 服务，包括资源管理器和节点管理器。

高级 YARN 资源管理技术

资源分区

YARN 支持资源分区，这使你能够为不同类型的应用程序或用户创建专用的资源池。这可以使用容量调度器或公平调度器来实现。

使用容量调度器时，你可以定义分层队列，并根据组织的策略为每个队列分配资源。例如，你可以为生产、开发和测试工作负载创建单独的队列。

graph TD CapacityScheduler --> ProductionQueue CapacityScheduler --> DevelopmentQueue CapacityScheduler --> TestingQueue

另一方面，公平调度器允许你定义资源池，并根据所需的资源分配为每个资源池分配权重。这可确保资源在不同的应用程序或用户之间公平分配。

graph TD FairScheduler --> Pool1 FairScheduler --> Pool2 FairScheduler --> Pool3

资源抢占

YARN 支持资源抢占，这使资源管理器能够从低优先级应用程序回收资源，以满足高优先级应用程序的资源需求。当高优先级工作负载突然激增时，这特别有用。

抢占策略可以在容量调度器或公平调度器设置中进行配置。例如，你可以设置从每个队列或资源池中可抢占的资源的最大限制。

应用程序级资源管理

除了集群级资源管理外，YARN 还支持应用程序级资源管理。应用程序主节点可以为应用程序的任务请求特定的资源需求，并与资源管理器合作以获取必要的资源。

这使应用程序能够更好地管理其资源使用并优化其性能。例如，机器学习应用程序可以为其训练任务请求 GPU 资源，而数据处理应用程序可以请求内存密集型更高的容器。

graph TD ApplicationMaster --> ResourceManager ApplicationMaster --> ResourceRequest

通过利用这些高级 YARN 资源管理技术，你可以提高 Hadoop 集群的效率和利用率，确保根据组织的优先级和工作负载需求分配资源。

总结

通过了解 YARN 架构并实施高级资源管理技术，你可以有效地扩展和优化 Hadoop 集群的性能。本教程提供了配置和管理 YARN 资源的全面指南，使你能够充分发挥 Hadoop 基础设施的全部潜力。