[Hadoop] Yarn & k8s

写在前面

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1、大数据全栈

头两节讲完HDFS & MapReduce，这一部分聊一聊它们之间的“人物关系”。

其中也讨论下k8s的学习必要性。

Ref: [Distributed ML] Yi WANG's talk

 

2、知识点

容器技术与Kubernetes

Goto: 3 万容器，知乎基于Kubernetes容器平台实践

Goto: 如何学习、了解kubernetes？

Goto: 选K8S是对的，可是用很差就是你的不对了

 

 

 

Yarn资源管理

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1、重要概念

• ResouceManager
• ApplicationMaster
• NodeManager
• Container
• JobHistoryServer
• Timeline Server

 

JobHistoryServer

全部node启动以下命令，能记录mapreduce应用程序的记录。（对做业信息进行记录）

mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

 

Timeline Server

写与第三方结合的日志服务数据（好比spark等），是更细粒度的信息记录。。

任务在哪一个队列中运行；

运行任务时设置的用户是哪一个用户；

 

 

2、启动流程

Ref: 实战案例玩转Hadoop系列11--运行Map Reduce程序

在真实的生产环境中，MAP REDUCE程序应该提交到Yarn集群上分布式运行，这样才能发挥出MAP REDUCE分布式并行计算的效果。

MAP REDUCE程序提交给Yarn执行的过程以下：

一、客户端代码中设置好MAP REDUCE程序运行时所要使用的Mapper类、Reducer类、程序Jar包所在路径、Job名称、Job输入数据的切片信息、Configuration所配置的参数等资源，统一提交给Yarn所指定的位于HDFS上的Job资源提交路径；

二、客户端向Yarn中的Resource Manager请求运行Jar包中MRAppMaster进程的资源容器Container；

分配application id、输出是否存在、输入 --> split（一个分片对应一个map task）

三、Yarn将提供Container的任务指派给某个拥有空闲资源的 Node Manager节点，Node Manager接受任务后建立资源容器（即所谓的Container）；

容器所需分配的“资源描述信息” ---> 某个空闲的Node Manager节点 ---> 启动一个contrainer

四、客户端向建立好容器的Node Manager发送启动MRAppMaster进程的shell脚本命令，启动MRAppMaster；

五、MRAppMaster启动后，读取 job相关配置及程序资源，向Resource Manager请求N个资源容器来启动若干个Map Task进程和若干个Reduce Task进程，并监控这些Map Task进程和Reduce Task进程的运行状态；

六、当整个Job的全部Map Task进程和Reduce Task进程任务处理完成后，整个Job的全部进程所有注销，Yarn则销毁Container，回收运算资源。

 

 

 

3、Yarn调度器

FIFO Scheduler

Capacity Scheduler

Fair Scheduler

 

新建一个capacity-scheduler.xml，也要同步拷贝到其余node中。

<configuration>

　　<property>

　　　　<name>yarn.scheduler.capacity.root.queues</name>

　　　　<value>prod,dev</value>

　　</property>

　　<property>

　　　　<name>yarn.scheduler.capacity.root.dev.queues</name>

　　　　<value>hdp,spark</value>

　　</property>

　　<property>

　　　　<name>yarn.scheduler.capacity.root.prod.capacity</name>

　　　　<value>40</value>

　　</property>

　   <property>

　　　　<name>yarn.scheduler.capacity.root.dev.capacity</name>

　　　　<value>60</value>

　　</property>

　   <property>

　　　　<name>yarn.scheduler.capacity.root.dev.maximum-capacity</name>

　　　　<value>75</value>

　　</property>

　　<property>

　　　　<name>yarn.scheduler.capacity.root.dev.hdp.capacity</name>

　　　　<value>50</value>

　　</property>

　   <property>

　　　　<name>yarn.scheduler.capacity.root.dev.spark.capacity</name>

　　　　<value>50</value>

　　</property>

</configuration>

 

MR程序中添加代码：

Configuration configuration = new Configuration();
configuration.set("mapreduce.job.queuename", "hdp")

Job job = Job.getInstance(configuration, WordCountMain.class.getSimpleName());

 

Cluster UI在运行的MR查看：

 

 

 

Kubernetes

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Ref：Big Data: Google Replaces YARN with Kubernetes to Schedule Apache Spark

Ref: Running Spark on Kubernetes

Ref: Running Spark on YARN

 

 The Kubernetes scheduler is currently experimental. In future versions, there may be behavioral changes around configuration, container images and entrypoints.  - 2019/10/28

 

 既然这样，暂时不提。

  

End.