ResourceManager基本職能和內部架構

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YARN也採用了Master/Slave結構,其中,Master實現為ResourceManager,負責整個集群資源的管理與調度;Slave實現為NodeManager,負責單個節點的資源管理與任務啟動 ResourceManager是整個YARN集群中最重要的組件之一,它的設計直接決定了系統的可 ...


YARN也採用了Master/Slave結構,其中,Master實現為ResourceManager,負責整個集群資源的管理與調度;Slave實現為NodeManager,負責單個節點的資源管理與任務啟動 ResourceManager是整個YARN集群中最重要的組件之一,它的設計直接決定了系統的可擴展性、可用性和容錯性等特點,它的功能較多,包括ApplicationMaster管理(啟動、停止等)、NodeManager管理、Application管理、狀態機管理等  
  ResourceManager負責集群中所有資源的統一管理和分配,它接收來自各個節點的資源彙報信息,並把這些信息按照一定的策略分配給各個應用程式   ResourceManager基本職能   ResourceManager需通過兩個RPC協議與NodeManager和AppMaster交互,具體如下 :
  • ResourceTracker : NodeManager通過該RPC協議向ResourceManager註冊、彙報節點健康狀況和Container運行狀態,並領取ResourceManager下達的命令,這些命令包括重新初始化、清理Container等,在該RPC協議中,ResourceManager扮演RPCServer的角色,而NodeManager扮演RPCClient的角色,換句話說,NodeManager與ResourceManager之間採用了“pull模型”,NodeManager總是周期性地主動向ResourceManager發起請求,並通過領取下達給自己的命令 
  • ApplicationMasterProtocol :應用程式的ApplicationMaster通過該RPC協議向ResourceManager註冊、申請資源和釋放資源。在該協議中,ApplicationMaster扮演RPC Client的角色,而ResourceManager扮演RPC Server的角色,換句話說,ResourceManager與ApplicationMaster之間採用了“pull模型”
  • ApplicationClientProtocol :應用程式的客戶端通過該RPC協議向ResouceManager提交應用程式、查詢應用程式狀態和控制應用程式等。在該協議中,應用程式客戶端扮演RPC Client的角色,而ResourceManager扮演RPC Server的角色
  ResourceManager主要完成以下幾個功能 :
  • 與客戶端交互,處理來自客戶端的請求
  • 啟動和管理AppicationMaster,併在它運行失敗時重新啟動它
  • 管理NodeManager,接收來自NodeManager的資源彙報信息,並向NodeManager下達管理指令
  • 資源管理與調度,接收來自AppMaster的資源申請請求,併為之分配資源
  ResouceManager內部架構   ResourceManager主要由以下幾個部分組成 :
  • 用戶交互模塊。ResourceManager分別針對普通用戶、管理員和Web提供了三種對外服務,具體實現分別對應ClientRMService、AdminService和WebApp
    • ClientRMService。ClientRMService是為普通用戶提供的服務,它處理來自客戶端各種RPC請求,比如提交應用程式、終止應用程式、獲取應用程式運行狀態等
    • AdminService。ResourceManager為管理員提供了一套獨立的服務介面,以防止大量的普通用戶請求使管理員發送的管理命令餓死,管理員可通過這些介面管理集群,比如動態更新節點列表、更新ACL列表、更新隊列信息等
    • WebApp。為了更加友好地展示集群資源使用情況和應用程式運行狀態等信息,YARN對外提供了一個WEB界面,這一部分是YARN仿照Haml開發的一個輕量級嵌入式Web框架
  • NM管理模塊。該模塊主要涉及以下組件 :
    • NMLivelinessMonitor。監控NM是否活著,如果一個NodeManager在一定時間內未彙報心跳信息,則認為它死掉了,需將其從集群中移除
    • NodesListManager。維護正常節點和異常節點列表,管理exclude(類似於黑名單)和include(類似於白名單)節點列表,這兩個列表均是在配置文件中設置的,可以動態載入
    • ResourceTrackerService。處理來自NodeManager的請求,主要包括註冊和心跳兩種請求,其中,註冊時NodeManager啟動時發生的行為,請求包中包含節點ID、可用的資源上限等信息;而心跳時周期性行為,包含各個Container運行狀態,運行的Application列表、節點資源狀況等信息,作為請求的應答,ResourceTrackerService可為NodeManager返回待釋放的Container列表、Application列表等信息
  • AM管理模塊。該模塊主要涉及以下組件 :
    • AMLivelinessMonitor。監控AM是否活著,如果一個ApplicationMaster在一定時間內未彙報心跳信息,則認為它死掉了,它上面所有正在運行的Container將被置為失敗狀態,而AM本身會被重新分配到另外一個節點上執行
    • ApplicationMasterLauncher。與某個NodeManager通信,要求它為某個應用程式啟動ApplicationMaster
    • ApplicationMasterService。處理來自ApplicationMaster的請求,主要包括註冊和心跳兩種請求,其中,註冊是ApplicationMaster啟動時發生的行為,註冊請求包中包含ApplicationMaster啟動節點;對外RPC埠號和trackingURL等信息;而心跳而是周期性行為,彙報信息包含所需資源描述、待釋放的Container列表、黑名單列表等,而AMS則為之返回新分配的Container、失敗的Container、待搶占的Container列表等信息
  • Application管理模塊。該模塊主要涉及以下組件 :
    • ApplicationACLsManager。管理應用程式訪問許可權,包含兩部分許可權 :查看許可權和修改許可權。查看許可權主要用於查看應用程式基本信息,而修改許可權則主要用於修改應用程式優先順序、殺死應用程式等
    • RMAppManager。管理應用程式的啟動和關閉
    • ContainerAllocationExpirer。當AM收到RM新分配的一個Container後,必須在一定的時間內在對應的NM上啟動該Container,否則RM將強制回收該Container,而一個已經分配的Container是否該被回收則是由ContainerAllocationExpirer決定和執行的
  • 狀態機管理模塊。ResourceManager使用有限狀態機維護有狀態對象的生命周期,狀態機的引入使得YARN設計架構更加清晰。ResourceManager共維護了四類狀態機,分別是RMApp、RMAppAttempt、RMContainer和RMNode
    • RMApp。RMApp維護了一個應用程式的整個運行周期,包括從啟動到運行結束整個過程。由於一個Application的生命周期可能會啟動多個Application運行實例,因此可認為,RMApp維護的是同一個Application啟動的所有運行實例的生命周期
    • RMAppAttempt。一個應用程式可能啟動多個實例,即一個實例運行失敗後,可能再次啟動一個重新運行,而每次啟動稱為一個運行嘗試,用“RMAppAttempt”描述,RMAppAttempt維護了一次運行嘗試的整個生命周期
    • RMContainer。RMContainer維護了一個Container的運行周期,包括從創建到運行結束整個過程。RM將資源封裝成Container發送給應用程式的ApplicationMaster,而ApplicationMaster則會在Container描述的運行環境中啟動任務,因此,從這個層面上講,Container和任務的生命周期是一致的
    • RMNode。RMNode維護了一個NodeManager的生命周期,包括啟動到運行結束整個過程
  • 安全管理模塊。ResourceManager自帶了非常全面的許可權管理機制,主要由ClientTOAMSecretManager、ContainerTokenSecretManager、ApplicationTokenSecretManager等模塊完成
  • 資源分配模塊。該模塊主要涉及一個組件 -- ResourceScheduler。ResourceScheduler是資源調度器,它按照一定的約束條件將集群中的資源分配給各個應用程式,當前主要考慮記憶體和CPU資源。ResourceScheduler是一個插拔式模塊,YARN自帶了一個批處理資源調度器 -- FIFO和兩個多用戶調度器 -- Fair Scheduler和Capacity Scheduler
                                               ResouceManager內部架構圖     我每天會寫文章記錄大數據技術學習之路,另外我自己整理了些大數據的學習資料,目前全部放在我的公眾號"SmallBird技術分享",加入我們一起學習交流,並且回覆'分享'會有大數據資源驚喜等著你~
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