如何为 Hadoop YARN 中的节点管理器设置辅助服务

简介

Hadoop YARN 是一个强大的资源管理和作业调度框架，在现代大数据生态系统中发挥着至关重要的作用。在本教程中，我们将探讨为 YARN 架构中的关键组件 NodeManager 设置辅助服务的过程。通过配置这些服务，你可以扩展 Hadoop 集群的功能和能力，使其满足你的特定需求。

Skills Graph

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Hadoop YARN 简介

Hadoop YARN（又一个资源协调器）是 Apache Hadoop 生态系统的关键组件，负责管理和调度 Hadoop 集群中的资源。它提供了一个灵活且可扩展的资源管理平台，允许在同一集群上执行各种数据处理框架，如 MapReduce、Spark 和 Storm。

YARN 引入了两层架构，将资源管理和应用程序执行组件分开。YARN 的主要组件包括：

资源管理器

资源管理器是管理集群中可用资源（如 CPU、内存和磁盘）的中央机构。它负责为不同的应用程序分配资源，并确保集群得到公平且高效的利用。

节点管理器

节点管理器是在集群中每个工作节点上运行的代理。它负责在节点上启动和监控应用程序容器的执行，并向资源管理器报告节点的资源使用情况和状态。

graph TD A[客户端] --> B[资源管理器] B --> C[节点管理器] C --> D[应用程序容器]

节点管理器在 YARN 生态系统中起着至关重要的作用，因为它负责管理工作节点上应用程序容器的执行。在下一节中，我们将更深入地探讨节点管理器，并探索如何配置辅助服务以增强其功能。

了解 YARN 中的节点管理器

节点管理器是 YARN 架构中的关键组件，负责管理工作节点上应用程序容器的执行。让我们更深入地了解节点管理器的角色和职责。

节点管理器的职责

节点管理器的主要职责包括：

容器生命周期管理：节点管理器负责在工作节点上启动、监控和终止应用程序容器。它确保容器按预期运行，并将其状态报告给资源管理器。
资源监控：节点管理器持续监控工作节点的资源利用率（CPU、内存、磁盘和网络），并将此信息报告给资源管理器。这使资源管理器能够在资源分配方面做出明智的决策。
安全与隔离：节点管理器负责为应用程序容器的执行提供安全且隔离的环境。它利用诸如 Linux 容器（LXC）或 Docker 等功能，确保容器彼此之间以及与主机系统隔离。
辅助服务：可以配置节点管理器来运行辅助服务，这些服务为应用程序容器提供额外的功能。这些辅助服务可以包括日志记录、监控和特定于应用程序的服务。

配置辅助服务

YARN 中的节点管理器允许你配置各种辅助服务，以增强应用程序容器的功能。这些辅助服务可用于诸如日志记录、监控和特定于应用程序的处理等任务。

要配置辅助服务，你需要修改工作节点上的 yarn-site.xml 文件。以下是一个示例配置：

<property>
  <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
  <value>mapreduce_shuffle,spark_shuffle</value>
</property>

<property>
  <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce_shuffle.class</name>
  <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
</property>

<property>
  <name>yarn.nodemanager.aux-services.spark_shuffle.class</name>
  <value>org.apache.spark.network.yarn.YarnShuffleService</value>
</property>

在此示例中，我们配置了两个辅助服务：mapreduce_shuffle 和 spark_shuffle。mapreduce_shuffle 服务用于 MapReduce 的混洗阶段，而 spark_shuffle 服务用于 Spark 的混洗操作。

通过配置这些辅助服务，你可以扩展节点管理器的功能，并为在工作节点上运行的应用程序容器提供额外的能力。

为节点管理器配置辅助服务

如前所述，YARN 中的节点管理器允许你配置各种辅助服务，以增强应用程序容器的功能。这些辅助服务可用于诸如日志记录、监控和特定于应用程序的处理等任务。

识别辅助服务

LabEx 提供了可用于为节点管理器配置的可用辅助服务列表。你可以在 yarn-default.xml 文件中找到受支持的辅助服务列表，该文件通常位于 $HADOOP_HOME/etc/hadoop/ 目录中。

以下是可用辅助服务的示例：

服务名称	描述
mapreduce_shuffle	为 MapReduce 应用程序提供混洗服务。
spark_shuffle	为 Spark 应用程序提供混洗服务。
log_aggregation	聚合并存储应用程序容器的日志。
timeline	为应用程序监控和历史数据提供时间线服务。

配置辅助服务

要为节点管理器配置辅助服务，你需要修改工作节点上的 yarn-site.xml 文件。以下是一个示例配置：

<property>
  <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
  <value>mapreduce_shuffle,spark_shuffle,log_aggregation</value>
</property>

<property>
  <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce_shuffle.class</name>
  <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
</property>

<property>
  <name>yarn.nodemanager.aux-services.spark_shuffle.class</name>
  <value>org.apache.spark.network.yarn.YarnShuffleService</value>
</property>

<property>
  <name>yarn.nodemanager.aux-services.log_aggregation.class</name>
  <value>org.apache.hadoop.yarn.logaggregation.LogAggregationService</value>
</property>

在此示例中，我们配置了三个辅助服务：mapreduce_shuffle、spark_shuffle 和 log_aggregation。每个服务都与一个实现该服务功能的特定类相关联。

配置完辅助服务后，你需要在工作节点上重启节点管理器，以使更改生效。

sudo systemctl restart hadoop-yarn-nodemanager

通过配置这些辅助服务，你可以扩展节点管理器的功能，并为在工作节点上运行的应用程序容器提供额外的功能。

总结

本教程提供了一份关于如何为 Hadoop YARN 中的节点管理器设置辅助服务的全面指南。通过了解节点管理器的角色并配置必要的辅助服务，你可以提高 Hadoop 集群的性能、可扩展性和灵活性，使其能够更好地满足大数据工作负载的需求。