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《深入解析YARN架构设计与实现原理》第2章 YARN设计理念与基本架构【2.3】

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    发表于 2017-4-13 21:22:41 | 显示全部楼层 |阅读模式
    2.3 YARN 基本设计思想
    4 q- k/ A( c5 [  W9 ]3 k: ?本节我们通过对比两代MapReduce的基本框架和编程模型来帮助读者理解YARN的基本设计思想。0 H  y* K1 _6 J- C
    2.3.1 基本框架对比0 k7 y+ ^7 J; I4 N8 a% R3 V5 o
    Hadoop 1.0中, JobTracker由资源管理( 由TaskScheduler模块实现) 和作业控制( 由JobTracker中多个模块共同实现) 两部分2 a# V; j0 k! P: {& b, m
    组成, 具体如图
    2-6所示。 当前Hadoop MapReduce之所以在可扩展性、 资源利用率和多框架支持等方面存在不足, 正是由于
    " U) O8 o# k+ }0 \* i4 s
    HadoopJobTracker赋予的功能过多而造成负载过重。 此外, 从设计角度上看, Hadoop未能够将资源管理相关的功能与应用程序
    7 m, [( W, k6 }4 m& ]) J相关的功能分开, 造成
    Hadoop难以支持多种计算框架。
    + U9 ~  d& U$ U# _& e8 c7 d
    2-6 第一代MapReduce框架基本架构& h) O. |. I" D* Y) }" n9 [
    下一代
    MapReduce框架的基本设计思想是将JobTracker的两个主要功能, 即资源管理和作业控制( 包括作业监控、 容错
    ! Y- O% D) v) f/ Q" q等) , 分拆成两独立的进程, 如图
    2-7所示。 资源管理进程与具体应用程序无关, 它负责整个集群的资源( 内存、 CPU、 磁盘
    : G. g- c- O# Q) ?7 \. b2 N等) 管理, 而作业控制进程则是直接与应用程序相关的模块, 且每个作业控制进程只负责管理一个作业。 这样, 通过将原有7 w( C9 V0 x; q/ T! V( l; `( [, v
    JobTracker中与应用程序相关和无关的模块分开, 不仅减轻了JobTracker负载, 也使得Hadoop支持更多的计算框架。
    # n8 g4 l7 ~/ Y1 X
    2-7 下一代MapReduce框架基本架构* f  h6 a3 x% Y6 A: j* Q% h+ \7 J
    从资源管理角度看, 下一代
    MapReduce框架实际上衍生出了一个资源统一管理平台YARN, 它使得Hadoop不再局限于仅支持9 H$ V% L$ O! t
    MapReduce一种计算模型, 而是可无限融入多种计算框架, 且对这些框架进行统一管理和调度。4 R1 I9 Q/ J$ l$ ]
    2.3.2 编程模型对比- p  z' s$ u+ s6 U
    前面提到MRv1主要由编程模型( 由新旧API组成) 、 数据处理引擎( 由MapTaskReduceTask组成) 和运行时环境( 由一个
    $ t( l) Y. x- Y+ L1 H
    JobTracker和若干个TaskTracker组成) 三部分组成, 为了保证编程模型的向后兼容性, MRv2重用了MRv1中的编程模型和数据处
    + G1 |3 Y0 N, p) y: V1 k理引擎, 但运行时环境被完全重写, 具体如下。
    / o; K/ d% }2 r4 F
    ❑编程模型与数据处理引擎: MRv2重用了MRv1中的编程模型和数据处理引擎。 为了能够让用户应用程序平滑迁移到
    ) O8 `7 P$ M8 s/ K
    Hadoop 2.0中, MRv2应尽可能保证编程接口的向后兼容性, 但由于MRv2本身进行了改进和优化, 它在向后兼容性方面存在少量
    . \6 R" n! \1 M7 _9 w8 a" i& e( [$ L问题。
    MapReduce应用程序编程接口有两套, 分别是新APImapred) 和旧API mapredue[17] MRv2可做到以下兼容性: 采用
    9 {3 Z3 g# G( b( a
    MRv1API编写的应用程序, 可直接使用之前的JAR包将程序运行在MRv2上; 但采用MRv1API编写的应用程序则不可以, 需  _3 A4 Y' e4 o; z9 V/ p3 K
    要使用
    MRv2编程库重新编译并修改不兼容的参数和返回值, 具体将在第8章介绍。1 P/ ]: s2 r, f6 g: p
    ❑运行时环境: MRv1的运行时环境主要由两类服务组成, 分别是JobTrackerTaskTracker。 其中, JobTracker负责资源和任% H7 v  y0 y' I" A0 Y4 b1 h- G
    务的管理与调度,
    TaskTracker负责单个节点的资源管理和任务执行。 MRv1将资源管理和应用程序管理两部分混杂在一起, 使得1 a; o% Z% E& G1 b2 |
    它在扩展性、 容错性和多框架支持等方面存在明显缺陷。 而
    MRv2则通过将资源管理和应用程序管理两部分剥离开, 分别由; w8 I! K, N1 r
    YARNApplicationMaster负责, 其中, YARN专管资源管理和调度, 而ApplicationMaster则负责与具体应用程序相关的任务切分、' z2 c" b0 L: F: A& b( p  K7 I5 z
    任务调度和容错等, 具体如图
    2-8所示。
    / R7 v. U0 U) D$ V$ M. E3 [
    2-8 下一代MapReduce框架基本架构
    9 z- p% K1 [, Z7 ^/ W8 o% ^
    [17] MapReduce新旧API介绍可参考《 Hadoop技术内幕: 深入解析MapReduce架构设计与实现原理》 一书中的第3 章。  
    5 s, N/ j! L( @# z
    # \4 a- K6 T, g' I# b
    ( d& t# r0 v: R9 F( K3 u  `: }: t
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