第7章 YARN HA配置

来源:https://www.cnblogs.com/dreamboy/archive/2018/07/10/9289631.html
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[TOC] ResourceManager (RM)負責跟蹤集群中的資源，以及調度應用程式(例如，MapReduce作業)。在Hadoop 2.4之前，集群中只有一個ResourceManager，當其中一個宕機時，將影響整個集群。高可用性特性增加了冗餘的形式，即一個主動/備用的ResourceMa ...


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ResourceManager (RM)負責跟蹤集群中的資源，以及調度應用程式(例如，MapReduce作業)。在Hadoop 2.4之前，集群中只有一個ResourceManager，當其中一個宕機時，將影響整個集群。高可用性特性增加了冗餘的形式，即一個主動/備用的ResourceManager對，以便可以進行故障轉移。

YARN HA的架構如下圖所示：

本例中，各節點的角色分配如下表所示：

節點 角色
centos01 ResourceManager NodeManager
centos02 ResourceManager NodeManager
centos03 NodeManager

下麵將逐步講解YARN HA的配置步驟。

7.1 yarn-site.xm文件配置

（1）修改yarn-site.xm文件，加入以下內容：

   <!--YARN HA配置-->
    <property>
      <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
      <value>true</value>
    </property>
    <property>
      <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
      <value>cluster1</value>
    </property>
    <property>
      <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
      <value>rm1,rm2</value>
    </property>
    <property>
      <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
      <value>centos01</value>
    </property>
    <property>
      <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
      <value>centos02</value>
    </property>
    <property>
      <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>
      <value>centos01:8088</value>
    </property>
    <property>
      <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>
      <value>centos02:8088</value>
    </property>
    <property>
      <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
      <value>centos01:2181,centos02:2181,centos03:2181</value>
    </property>     
    <property><!--啟用RM重啟的功能，預設為false-->
      <name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
      <value>true</value>
    </property> 
    <property>
      <name>yarn.resourcemanager.store.class</name>
      <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>
    </property>

上述配置參數解析：
yarn.resourcemanager.ha.enabled：開啟RM HA功能。
yarn.resourcemanager.cluster-id：標識集群中的RM。如果設置該選項，需要確保所有的RMs在配置中都有自己的id。
yarn.resourcemanager.ha.rm-ids：RMs的邏輯id列表。可以自定義，此處設置為“rm1，rm2”。後面的配置將引用該id。
yarn.resourcemanager.hostname.rm1：指定RM對應的主機名。另外，可以設置RM的每個服務地址。
yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1：指定RM的Web端訪問地址。
yarn.resourcemanager.zk-address：指定集成的ZooKeeper的服務地址。
yarn.resourcemanager.recovery.enabled：啟用RM重啟的功能，預設為false。
yarn.resourcemanager.store.class：用於狀態存儲的類，預設為org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.FileSystemRMStateStore，基於Hadoop文件系統的實現。還可以為org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore，該類為基於ZooKeeper的實現。此處指定該類。

（2）yarn-site.xm文件配置好後，需要將其發送到集群中其它節點。
（3）接著上一章啟動好的HDFS，繼續進行啟動YARN。
分別在centos01、centos02節點上執行以下命令，啟動ResourceManager：

[hadoop@centos01 hadoop-2.7.1]$ sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager

分別在centos01、centos02、centos03節點上執行以下命令，啟動nodemanager：

[hadoop@centos01 hadoop-2.7.1]$ sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager

（4）YARN啟動後，查看各節點Java進程：

[hadoop@centos01 hadoop-2.7.1]$ jps
3360 QuorumPeerMain
4080 DFSZKFailoverController
4321 NodeManager
4834 Jps
3908 JournalNode
3702 DataNode
4541 ResourceManager
3582 NameNode

[hadoop@centos02 hadoop-2.7.1]$ jps
4486 Jps
3815 DFSZKFailoverController
4071 NodeManager
4359 ResourceManager
3480 NameNode
3353 QuorumPeerMain
3657 JournalNode
3563 DataNode

[hadoop@centos03 hadoop-2.7.1]$ jps
3496 JournalNode
4104 Jps
3836 NodeManager
3293 QuorumPeerMain
3390 DataNode

此時瀏覽器輸入地址http://centos01:8088 訪問活動狀態的ResourceManager，查看YARN的啟動狀態。如下圖所示。

如果訪問備份ResourceManager地址：http://centos02:8088 發現自動跳轉到了地址http://centos01:8088。這是因為此時活動狀態的ResourceManager在centos01節點上。訪問備份節點的ResourceManager會自動跳轉到活動節點。

7.2 測試YARN自動故障轉移

在centos01節點上執行MapReduce預設的WordCount程式，當正在執行map階段時，新開一個SSH Shell視窗，殺掉centos01的ResourceManager進程，觀察程式執行過程。執行MapReduce預設的WordCount程式的命令如下：

[hadoop@centos01 hadoop-2.7.1]$ bin/yarn jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.1.jar wordcount /input /output

執行結果如下：

[hadoop@centos01 hadoop-2.7.1]$ bin/yarn jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.1.jar wordcount /input /output
18/03/16 10:48:22 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 1
18/03/16 10:48:22 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:1
18/03/16 10:48:23 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job: job_1521168402181_0001
18/03/16 10:48:23 INFO impl.YarnClientImpl: Submitted application application_1521168402181_0001
18/03/16 10:48:23 INFO mapreduce.Job: The url to track the job: http://centos01:8088/proxy/application_1521168402181_0001/
18/03/16 10:48:23 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1521168402181_0001
18/03/16 10:48:56 INFO mapreduce.Job: Job job_1521168402181_0001 running in uber mode : false
18/03/16 10:48:57 INFO mapreduce.Job:  map 0% reduce 0%
18/03/16 10:50:21 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 0%
18/03/16 10:50:32 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 100%
18/03/16 10:50:36 INFO mapreduce.Job: Job job_1521168402181_0001 completed successfully
18/03/16 10:50:37 INFO mapreduce.Job: Counters: 49
        File System Counters
                FILE: Number of bytes read=1321
                FILE: Number of bytes written=239335
                FILE: Number of read operations=0
                FILE: Number of large read operations=0
                FILE: Number of write operations=0
                HDFS: Number of bytes read=1094
                HDFS: Number of bytes written=971
                HDFS: Number of read operations=6
                HDFS: Number of large read operations=0
                HDFS: Number of write operations=2
        Job Counters 
                Launched map tasks=1
                Launched reduce tasks=1
                Data-local map tasks=1
                Total time spent by all maps in occupied slots (ms)=14130
                Total time spent by all reduces in occupied slots (ms)=7851
                Total time spent by all map tasks (ms)=14130
                Total time spent by all reduce tasks (ms)=7851
                Total vcore-seconds taken by all map tasks=14130
                Total vcore-seconds taken by all reduce tasks=7851
                Total megabyte-seconds taken by all map tasks=14469120
                Total megabyte-seconds taken by all reduce tasks=8039424
        Map-Reduce Framework
                Map input records=29
                Map output records=109
                Map output bytes=1368
                Map output materialized bytes=1321
                Input split bytes=101
                Combine input records=109
                Combine output records=86
                Reduce input groups=86
                Reduce shuffle bytes=1321
                Reduce input records=86
                Reduce output records=86
                Spilled Records=172
                Shuffled Maps =1
                Failed Shuffles=0
                Merged Map outputs=1
                GC time elapsed (ms)=188
                CPU time spent (ms)=1560
                Physical memory (bytes) snapshot=278478848
                Virtual memory (bytes) snapshot=4195344384
                Total committed heap usage (bytes)=140480512
        Shuffle Errors
                BAD_ID=0
                CONNECTION=0
                IO_ERROR=0
                WRONG_LENGTH=0
                WRONG_MAP=0
                WRONG_REDUCE=0
        File Input Format Counters 
                Bytes Read=993
        File Output Format Counters 
                Bytes Written=971

從上述結果中可以看出，雖然ResourceManager進程被殺掉了，但是YARN仍然能夠流暢的執行，說明自動故障轉移功能生效了，ResourceManager遇到故障後，自動切換到了centos02節點上繼續執行。此時瀏覽器訪問備用ResourceManager的Web端地址http://centos02:8088發現可以成功訪問了。顯示任務成功執行完畢。

到此，YARN HA集群搭建完畢。

原創文章，轉載請註明出處！！


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