Hadoop YARN：调度性能优化实践

配景

YARN作为Hadoop的资源打点体系，认真Hadoop集群上计较资源的打点和功课调治。

美团的YARN以社区2.7.1版本为基本构建分支。今朝在YARN上支撑离线营业、及时营业以及呆板进求学务。

• 离线营业首要运行的是Hive on MapReduce， Spark SQL为主的数据客栈功课。
• 及时营业首要运行Spark Streaming，Flink为主的及时流计较功课。
• 呆板进求学务首要运行TensorFlow，MXNet，MLX(美团点评自研的大局限呆板进修体系)等计较功课。

YARN面对高可用、扩展性、不变性的题目许多。个中扩展性上碰着的最严峻的，是集群和营业局限增添带来的调治器机能题目。从营业角度来看，假设集群1000台节点，每个节点提供100个CPU的计较手段。每个使命行使1个CPU，均匀执行时刻1分钟。集群在岑岭期始终有高出10万CPU的资源需求。集群的调治器均匀每分钟只能调治5万的使命。从分钟级别调查，集群资源行使率是50000/(100*1000)=0.5，那么集群就有50%的计较资源由于调治手段的题目而无法行使。

跟着集群局限扩大以及营业量的增添，集群调治手段会跟着压力增进而逐渐降落。假设调治手段依然保持稳固，每分钟调治5万个使命，凭证5000台节点的局限计较，假如不做任何优化改造，那么集群资源行使率为：50000/(100*5000) = 10%，剩余的90%的呆板资源无法被操作起来。

这个题目办理后，集群在有空余资源的环境下，功课资源需求可以快速获得满意，集群的计较资源获得充实地操作。

下文会慢慢将Hadoop YARN调治体系的焦点模块睁开声名，揭开上述机能题目的基础缘故起因，提出体系化的办理方案，最终Hadoop YARN到达支撑单集群万级别节点，支持并发运行数万功课的调治手段。

整体架构

YARN架构

YARN认真功课资源调治，在集群中找到满意营业的资源，辅佐功课启动使命，打点功课的生命周期。

资源抽象

YARN在cpu，memory这两个资源维度对集群资源做了抽象。

class Resource{ 
  int cpu;   //cpu焦点个数 
  int memory-mb; //内存的MB数 
} 

功课向YARN申请资源的哀求是：List[ResourceRequest]

class ResourceRequest{ 
  int numContainers; //必要的container个数 
  Resource capability;//每个container的资源 
} 

YARN对功课相应是：List[Container]

class Container{ 
  ContainerId containerId; //YARN全局独一的container标示 
  Resource capability;  //该container的资源信息 
  String nodeHttpAddress; //该container可以启动的NodeManager的hostname 
} 

YARN调治架构

名词表明

• ResourceScheduler是YARN的调治器，认真Container的分派。
• AsyncDispatcher是单线程的变乱分发器，认真向调治器发送调治变乱。
• ResourceTrackerService是资源跟踪处事，首要认真吸取处理赏罚NodeManager的心跳信息。
• ApplicationMasterService是功课的RPC处事，首要认真吸取处理赏罚功课的心跳信息。
• AppMaster是功课的措施节制器，认真跟YARN交互获取/开释资源。

调治流程

1. 功课资源申请进程：AppMaster通过心跳奉告YARN资源需求(List[ResourceRequest])，并取回前次心跳之后，调治器已经分派好的资源(List[Container])。
2. 调治器分派资源流程是：Nodemanager心跳触发调治器为该NodeManager分派Container。

资源申请和分派是异步举办的。ResourceScheduler是抽象类，必要自行实现。社区实现了公正调治器(FairScheduler)和容量调治器(CapacityScheduler)。美团点评按照自身的营业模式的特点，回收的是公正调治器。

公正调治器

功课的组织方法

在公正调治器中，功课(App)是挂载如下图的树形行列的叶子。

行列布局

焦点调治流程

1. 调治器锁住FairScheduler工具，停止焦点数据布局斗嘴。
2. 调治器选取集群的一个节点(node)，从树形行列的根节点ROOT开始出发，每层行列城市凭证公正计策选择一个子行列，最后在叶子行列凭证公正计策选择一个App，为这个App在node上找一块适配的资源。

对付每层行罗列办如下贱程：

1. 行列预先搜查：搜查行列的资源行使量是否已经高出了行列的Quota
2. 排序子行列/App：凭证公正调治计策，对子行列/App举办排序
3. 递归调治子行列/App

譬喻，某次调治的路径是ROOT -> ParentQueueA -> LeafQueueA1 -> App11，这次调治会从node上给App11分派Container。

伪代码

class FairScheduler{ 
  /* input：NodeId 
   *  output：Resource 暗示分派出来的某个app的一个container的资源量 
   *  root 是树形行列Queue的根 
   */ 
  synchronized Resource attemptScheduling(NodeId node){ 
    root.assignContainer(NodeId); 
  } 
} 
 
class Queue{ 
  Resource assignContainer(NodeId node){ 
    if(! preCheck(node) ) return;  //预先搜查 
      sort(this.children);  //排序 
    if(this.isParent){ 
      for(Queue q: this.children) 
        q.assignContainer(node);  //递归挪用 
    }else{ 
      for(App app: this.runnableApps) 
        app.assignContainer(node); 
    } 
  } 
} 
 
class App{ 
  Resource assignContainer(NodeId node){ 
    ...... 
  } 
} 

公正调治器架构

（编辑：湖南网）

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