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大数据岗位必问面试题，关于资源调度器yarn的使用以及执行流程

智云科技 发布于 2023年7月27日 评论关闭 阅读(99)

在生活中我们大家有时候肯定会因为搬家而烦恼，但是那些搬家公司可以为我们解决这些问题，今天我们讲的 yarn 在 Hadoop 集群中就起到了这样的作用，来负责资源调度

YARN

  • 5.Yarn的调度器和调度算法
  • （1）先进先出调度器（FIFO）（2）容量调度器（Capacity Scheduler）（3）公平调度器（Fair Scheduler）
  • 6.1 yarn application查看任务6.2 yarn logs查看日志6.3 yarn application Attempt 查看尝试运行的任务6.4 yarn container查看容器6.5 yarn node查看节点状态6.6 yarn rmadmin更新配置6.7 yarn queue查看队列
  • 8.3 说一下关于yarn的几种资源调度器8.4 简单介绍三个组件的作用？8.5 什么是container？

1.什么是Yarn？

apache hadoop YARN 是开源 Hadoop 分布式处理框架中的资源管理和作业调度技术。作为 Apache Hadoop 的核心组件之一，YARN 负责将系统资源分配给在 Hadoop 集群中运行的各种应用程序，并调度要在不同集群节点上执行的任务。

2.Yarn的基础架构

YARN主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container等组件构成。

YARN的基本组成结构，YARN 主要由 ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster 和 Container 等几个组件构成。

  • ResourceManager是Master上一个独立运行的进程，负责集群统一的资源管理、调度、分配等等；
  • NodeManager是Slave上一个独立运行的进程，负责上报节点的状态；
  • ApplicationMaster相当于这个Application的监护人和管理者，负责监控、管理这个Application的所有Attempt在* cluster中各个节点上的具体运行，同时负责向Yarn ResourceManager申请资源、返还资源等；
  • Container是yarn中分配资源的一个单位，包涵内存、CPU等等资源，YARN以Container为单位分配资源；

ResourceManager 负责对各个 NadeManager 上资源进行统一管理和调度。当用户提交一个应用程序时，需要提供一个用以跟踪和管理这个程序的 ApplicationMaster，它负责向 ResourceManager 申请资源，并要求 NodeManger 启动可以占用一定资源的任务。由于不同的 ApplicationMaster 被分布到不同的节点上，因此它们之间不会相互影响。

3.Yarn的工作机制

（1）MR程序提交到客户端所在的节点。

（2）YarnRunner向ResourceManager申请一个Application。

（3）RM将该应用程序的资源路径返回给YarnRunner。

（4）该程序将运行所需资源提交到 HDFS 上。

（5）程序资源提交完毕后，申请运行mrAppMaster。

（6）RM将用户的请求初始化成一个Task。

（7）其中一个NodeManager领取到Task任务。

（8）该NodeManager创建容器Container，并产生MRAppmaster。

（9）Container从HDFS上拷贝资源到本地。

（10）MRAppmaster向RM 申请运行MapTask资源。

（11）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。

（12） 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。

（13）MrAppMaster等待所有MapTask运行完毕后，向RM申请容器，运行ReduceTask。

（14）ReduceTask向MapTask获取相应分区的数据。

（15）程序运行完毕后，MR会向RM申请注销自己。

4.Yarn的作业提交过程

Application在Yarn中的执行过程，整个执行过程可以总结为三步：

（1）应用程序提交

（2）启动应用的ApplicationMaster实例

（3）ApplicationMaster 实例管理应用程序的执行

作业提交全过程详解

（1）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。

（2）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。

（3）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。

（4）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。

（5）进度和状态更新

YARN中的任务将其进度和状态(包括counter)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。

（6）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。

5.Yarn的调度器和调度算法

目前，Hadoop作业调度器主要有三种：FIFO、容量（Capacity Scheduler）和公平（Fair Scheduler）。Apache Hadoop3.1.3默认的资源调度器是Capacity Scheduler。

CDH框架默认调度器是Fair Scheduler。

具体设置详见：yarn-default.xml文件 

 <property>
    <description>The class to use as the resource scheduler.</description>
    <name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>
<value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler</value>
</property>

（1）先进先出调度器（FIFO）

FIFO调度器（First In First Out）：单队列，根据提交作业的先后顺序，先来先服务。

优点：简单易懂；

缺点：不支持多队列，生产环境很少使用；

（2）容量调度器（Capacity Scheduler）

Capacity Scheduler是Yahoo开发的多用户调度器。

（3）公平调度器（Fair Scheduler）

Fair Schedulere是 Facebook 开发的多用户调度器。

公平调度器缺额

公平调度器资源分配算法

公平调度器队列资源分配方式

6.Yarn常用命令

Yarn状态的查询，除了可以在hadoop103:8088页面查看外，还可以通过命令操作。常见的命令操作如下所示：

需求：执行WordCount案例，并用Yarn命令查看任务运行情况。 

 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ myhadoop.sh start

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /input /output

6.1 yarn application查看任务

（1）列出所有Application： 

 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ yarn application -list
2021-02-06 10:21:19,238 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop103/192.168.10.103:8032
Total number of applications (application-types: [], states: [SUBMITTED, ACCEPTED, RUNNING] and tags: []):0
                Application-Id	    Application-Name	    Application-Type	      User	     Queue	             State	       Final-State	       Progress	                       Tracking-URL

（2）根据Application状态过滤：yarn application -list -appStates （所有状态：ALL、NEW、NEW_SAVING、SUBMITTED、ACCEPTED、RUNNING、FINISHED、FAILED、KILLED） 

 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ yarn application -list -appStates FINISHED
2021-02-06 10:22:20,029 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop103/192.168.10.103:8032
Total number of applications (application-types: [], states: [FINISHED] and tags: []):1
                Application-Id	    Application-Name	    Application-Type	      User	     Queue	             State	       Final-State	       Progress	                       Tracking-URL
application_1612577921195_0001	          word count	           MAPREDUCE	   atguigu	   default	          FINISHED	         SUCCEEDED	           100%

（3）Kill掉Application： 

 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ yarn application -kill application_1612577921195_0001
2021-02-06 10:23:48,530 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop103/192.168.10.103:8032
Application application_1612577921195_0001 has already finished

6.2 yarn logs查看日志

（1）查询Application日志：yarn logs -applicationId 

 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ yarn logs -applicationId application_1612577921195_0001

（2）查询Container日志：yarn logs -applicationId -containerId 

 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ yarn logs -applicationId application_1612577921195_0001 -containerId container_1612577921195_0001_01_000001

6.3 yarn applicationattempt查看尝试运行的任务

（1）列出所有Application尝试的列表：yarn applicationattempt -list 

 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ yarn applicationattempt -list application_1612577921195_0001
2021-02-06 10:26:54,195 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop103/192.168.10.103:8032
Total number of application attempts :1
         ApplicationAttempt-Id	               State	                    AM-Container-Id	                       Tracking-URL
appattempt_1612577921195_0001_000001	            FINISHED	container_1612577921195_0001_01_000001

（2）打印ApplicationAttemp状态：yarn applicationattempt -status 

 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ yarn applicationattempt -status appattempt_1612577921195_0001_000001
2021-02-06 10:27:55,896 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop103/192.168.10.103:8032
Application Attempt Report : 
	ApplicationAttempt-Id : appattempt_1612577921195_0001_000001
	State : FINISHED
	AMContainer : container_1612577921195_0001_01_000001
	Tracking-URL : 
	 RPC  Port : 34756
	AM Host : hadoop104
	Diagnostics :

6.4 yarn container查看容器 

 （1）列出所有Container：yarn container -list <ApplicationAttemptId>

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ yarn container -list appattempt_1612577921195_0001_000001

2021-02-06 10:28:41,396 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop103/192.168.10.103:8032

Total number of containers :0

Container-Id Start Time Finish Time State Host Node Http Address

（2）打印Container状态： yarn container -status

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ yarn container -status container_1612577921195_0001_01_000001

2021-02-06 10:29:58,554 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop103/192.168.10.103:8032

Container with id ‘container_1612577921195_0001_01_000001’ doesn’t exist in RM or Timeline Server.

注：只有在任务跑的途中才能看到container的状态

6.5 yarn node查看节点状态

列出所有节点：yarn node -list -all 

 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ yarn node -list -all
2021-02-06 10:31:36,962 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop103/192.168.10.103:8032
Total Nodes:3
         Node-Id	     Node-State	Node-Http-Address	Number-of-Running-Containers
 hadoop103:38168	        RUNNING	   hadoop103:8042	                           0
 hadoop102:42012	        RUNNING	   hadoop102:8042	                           0
 hadoop104:39702	        RUNNING	   hadoop104:8042	                           0

6.6 yarn rmadmin更新配置

加载队列配置：yarn rmadmin -refreshQueues 

 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ yarn rmadmin -refreshQueues
2021-02-06 10:32:03,331 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop103/192.168.10.103:8033

6.7 yarn queue查看队列 

 打印队列信息：yarn queue -status <QueueName>  
 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ yarn queue -status default
2021-02-06 10:32:33,403 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop103/192.168.10.103:8032
Queue Information : 
Queue Name : default
	State : RUNNING
	Capacity : 100.0%
	Current Capacity : .0%
	 Maximum  Capacity : 100.0%
	Default Node Label expression : <DEFAULT_PARTITION>
	Accessible Node Labels : *
	Preemption : disabled
	Intra-queue Preemption : disabled

7.Yarn的生产核心参数

8.Yarn常见面试题

8.1 yarn主要作用

YARN 的基本设计思想是将MapReduce V1 中的JobTracker 拆分为两个独立的服务：ResourceManager 和ApplicationMaster。ResourceManager 负责整个系统的资源管理和分配，ApplicationMaster 负责单个应用程序的的管理。

8.2 yarn的结构

关于yarn的结构博主在上面详细的介绍了，请移步上文。

8.3 说一下关于yarn的几种资源调度器

这个在博主的博客中etl实习面试里面有，附上一个超链接捏（）

8.4 简单介绍三个组件的作用？

RM：负责所有资源的监控、分配和管理

AM：负责每一个具体应用程序的调度和协调 

 --applicationmaster。用户提交的每个应用程序均包含一个AM，它可以运行在RM以外的机器上。

NM：负责每一个节点的维护。 

 --nodemanger负责该节点的程序的正常运行，定时向RM汇报本节点资源（cpu、内存）的使用情况和Container的运行状况。当Rm宕机后连接RM的备用节点。负责接收并处理来自AM的Container的启动、停止等各种请求。

8.5 什么是container？

是一个抽象概念，称之为容器，包含任务运行时所需的资源（包括内存、硬盘、cpu等）和环境（包含启动命令、环境变量等）

8.6 yarn的执行流程？ 

 ①客户端向集群提交一个任务，该任务首先到RM中的AM

②AM收到任务后，会在集群中找一个NodeManger，在该NodeManger上启动一个APPMaster进程。该进程用于执行任务划分和任务监控。

③AppMaster启动起来之后，会向RM中的AM注册信息，APPMaster向RM下的ResourceSchedule申请计算任务所需的资源。

④AppMaster申请到资源之后，会与所有NodeManger通信要求他们启动所有计算任务（map和reudce）

⑤各个NM启动对应的容器Container用来执行Map和Reduce任务。

⑥各个任务会向APPMaster汇报自己的执行进度和执行状况，以便让AppMaster随时掌握各个任务的运行状态，在某个任务出了问题之后重启执行该任务。

⑦在执行完之后，APPMaster会向AM汇报，以便让ApplicationManger注销并关闭自己，使得资源得以回收。

**关于Yarn的知识先拓展这些，博主想和大家说如果拿到了自己的offer一定要问清楚再去，否则会贼惨，歇了一周继续码吧。。

这不是秋招快到了吗！小编给各位准备的Java学习大礼包转发+关注后私信【 学习 】即可货区

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文章来源：智云一二三科技

文章标题：大数据岗位必问面试题，关于资源调度器yarn的使用以及执行流程

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