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Yarn 资源调度器：资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源
1 Yarn 基础架构
YARN 主要由 ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster 和 Container 等组件构成。
- MR 程序提交到客户端所在的节点。
- YarnRunner 向 ResourceManager 申请一个 Application。
- ResourceManager 将该应用程序的资源路径返回给 YarnRunner。
- 该程序将运行所需资源提交到 HDFS 上。
- 程序资源提交完毕后，申请运行 MRAppmaster。
- ResourceManager 将用户的请求初始化成一个 Task。
- 其中一个 NodeManager 领取到 Task 任务。
- 该 NodeManager 创建容器 Container，并产生 MRAppmaster。
- Container 从 HDFS 上拷贝资源到本地。
- MRAppmaster 向 ResourceManager 申请运行 MapTask 资源。
- ResourceManager 将运行 MapTask 任务分配给另外两个 NodeManager，另两个 NodeManager 分别领取任务并创建容器。
- MR 向两个接收到任务的 NodeManager 发送程序启动脚本，这两个 NodeManager分别启动 MapTask，MapTask 对数据分区排序。
- MRAppMaster 等待所有 MapTask 运行完毕后，向 ResourceManager 申请容器，运行ReduceTask。
- ReduceTask 向 MapTask 获取相应分区的数据。
- 程序运行完毕后，MR 会向 RM 申请注销自己。
2 作业提交全过程
HDFS、YARN、MapReduce三者关系
作业提交过程之YARN
作业提交过程之HDFS & MapReduce
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作业提交
第 1 步：Client 调用 job.waitForCompletion 方法，向整个集群提交 MapReduce 作业。
第 2 步：Client 向 RM 申请一个作业 id。
第 3 步：RM 给 Client 返回该 job 资源的提交路径和作业 id。
第 4 步：Client 提交 jar 包、切片信息和配置文件到指定的资源提交路径。
第 5 步：Client 提交完资源后，向 RM 申请运行 MrAppMaster。 -
作业初始化
第 6 步：当 RM 收到 Client 的请求后，将该 job 添加到容量调度器中。
第 7 步：某一个空闲的 NM 领取到该 Job。
第 8 步：该 NM 创建 Container，并产生 MRAppmaster。
第 9 步：下载 Client 提交的资源到本地。 -
任务分配
第 10 步：MrAppMaster 向 RM 申请运行多个 MapTask 任务资源。
第 11 步：RM 将运行 MapTask 任务分配给另外两个 NodeManager，另两个NodeManager分别领取任务并创建容器。 -
任务运行
第 12 步：MR 向两个接收到任务的 NodeManager 发送程序启动脚本，这两个NodeManager 分别启动 MapTask，MapTask 对数据分区排序。
第 13 步：MrAppMaster 等待所有 MapTask 运行完毕后，向 RM 申请容器，运行ReduceTask。
第 14 步：ReduceTask 向 MapTask 获取相应分区的数据。
第 15 步：程序运行完毕后，MR 会向 RM 申请注销自己。 -
进度和状态更新
YARN 中的任务将其进度和状态返回给应用管理器，
客户端每秒(通过mapreduce.client.progressmonitor.pollinterval 设置)向应用管理器请求进度更新, 展示给用户。 -
作业完成
除了向应用管理器请求作业进度外,
客户端每 5 秒都会通过调用 waitForCompletion()来检查作业是否完成。- 时间间隔可以通过 mapreduce.client.completion.pollinterval 来设置。
作业完成之后, 应用管理器和 Container 会清理工作状态。
- 作业的信息会被作业历史服务器存储以备之后用户核查。
3 Yarn 调度器和调度算法
- Hadoop 作业调度器主要有三种：FIFO、容量（Capacity Scheduler）和公平（Fair Scheduler）
- Apache Hadoop 3.3 默认的资源调度器是 Capacity Scheduler。
- CDH 框架默认调度器是 Fair Scheduler。
3.1 先进先出调度器（FIFO）
3.2 容量调度器（Capacity Scheduler）
- 多队列：每个队列可配置一定的资源量，每个队列采用FIFO调度策略。
- 容量保证：管理员可为每个队列设置资源最低保证和资源使用上限
- 灵活性：
- 如果一个队列中的资源有剩余，可以暂时共享给那些需要资源的队列
- 一旦该队列有新的应用程序提交，则其他队列借调的资源会归还给该队列。
- 多租户：支持多用户共享集群和多应用程序同时运行。
- 为了防止同一个用户的作业独占队列中的资源，该调度器会对同一用户提交的作业所占资源量进行限定。
容量调度器资源分配算法
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队列资源分配
从root开始，使用深度优先算法，优先选择资源占用率最低的队列分配资源。
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作业资源分配
默认按照提交作业的优先级和提交时间顺序分配资源。
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容器资源分配
按照容器的优先级分配资源；
如果优先级相同，按照数据本地性原则：
（1）任务和数据在同一节点
（2）任务和数据在同一机架
（3）任务和数据不在同一节点也不在同一机架
3.3 公平调度器（Fair Scheduler）
- 与容量调度器相同点
- 多队列：支持多队列多作业
- 容量保证：管理员可为每个队列设置资源最低保证和资源使用上线
- 灵活性：如果一个队列中的资源有剩余，可以暂时共享给那些需要资源的队列，而一旦该队列有新的应用程序提交，则其他队列借调的资源会归还给该队列。
- 多租户：支持多用户共享集群和多应用程序同时运行；为了防止同一个用户的作业独占队列中的资源，该调度器会对同一用户提交的作业所占资源量进行限定。
| 不同点 | 公平调度器 | 容量调度器 |
|---|---|---|
| 核心调度策略 | 优先选择对资源的缺额比例大的 | 优先选择资源利用率低的队列 |
| 资源分配方式 | 每个队列可以单独设置资源分配方式 FIFO、FAIR、DRF | FIFO、DRF |
- 公平调度器设计目标是：在时间尺度上，所有作业获得公平的资源。
- 某一时刻一个作业应获资源和实际获取资源的差距叫“缺额”
- 调度器会优先为缺额大的作业分配资源
公平调度器队列资源分配方式
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FIFO策略
此时公平调度器相当于容量调度器。
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Fair策略
Fair 策略（默认）是一种基于最大最小公平算法实现的资源多路复用方式。
具体资源分配流程和容量调度器一致；
（1）选择队列
（2）选择作业
（3）选择容器
以上三步，每一步都是按照公平策略分配资源如果一个队列中有两个应用程序同时运行，则每个应用程序可得到1/2的资源；
如果三个应用程序同时运行，则每个应用程序可得到1/3的资源。
公平调度器队列资源分配方式：DRF策略
在YARN中，我们用DRF（Dominant Resource Fairness）来决定如何调度资源：
假设集群一共有100 CPU和10T 内存
而应用A需要（2 CPU, 300GB），应用B需要（6 CPU，100GB）。
则两个应用分别需要A（2%CPU, 3%内存）和B（6%CPU, 1%内存）的资源
这就意味着A是内存主导的, B是CPU主导的
针对这种情况，我们可以选择DRF策略对不同应用进行不同资源（CPU和内存）的一个不同比例的限制。
5 Yarn 生产环境核心参数
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ResourceManager相关
yarn.resourcemanager.scheduler.class 配置调度器，默认容量
yarn.resourcemanager.scheduler.client.thread-count ResourceManager处理调度器请求的线程数量
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NodeManager相关
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yarn.nodemanager.resource.detect-hardware-capabilities 是否让yarn自己检测硬件进行配置，默认false
yarn.nodemanager.resource.count-logical-processors-as-cores 是否将虚拟核数当作CPU核数，默认false
yarn.nodemanager.resource.pcores-vcores-multiplier 虚拟核数和物理核数乘数，例如：4核8线程参数就应设为2，默认0
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yarn.nodemanager.resource.memory-mb NodeManager使用内存，默认8G
yarn.nodemanager.resource.system-reserved-memory-mb NodeManager为系统保留多少内存
以上二个参数配置一个即可
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yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores NodeManager使用CPU核数，默认8个
yarn.nodemanager.pmem-check-enabled 是否开启物理内存检查限制container，默认打开
yarn.nodemanager.vmem-check-enabled 是否开启虚拟内存检查限制container，默认打开
yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio 虚拟内存物理内存比例，默认2.1
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Container相关
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb 容器最最小内存，默认1G
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb 容器最最大内存，默认8G
yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores 容器最小CPU核数，默认1个
pmem-ratio 虚拟内存物理内存比例，默认2.1 -
Container相关
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb 容器最最小内存，默认1G
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb 容器最最大内存，默认8G
yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores 容器最小CPU核数，默认1个
yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores 容器最大CPU核数，默认4个