Yarn的调度器
YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop的一个核心组件，它发挥着资源管理和作业调度的职能。YARN通过调度器在集群中管理和分配资源，确保资源的高效利用。本文将介绍YARN的调度器的工作原理，并提供相关示例代码，同时包含关系图和旅行图，以更好地理解YARN的调度机制。
YARN调度器概述
YARN的调度器负责在多个用户和应用程序之间分配集群资源。调度器根据用户提交的作业需求、资源可用性和优先级规则来决定如何分配资源。YARN支持多种调度器，最常用的包括Capacity Scheduler和Fair Scheduler，它们各自有不同的配置和使用场景。调度器的主要任务包括：
- 资源分配：根据资源需求和可用资源来分配集群资源。
- 作业调度：根据优先级和策略调度作业的执行顺序。
- 监控资源使用率：实时监控各个节点的资源使用情况。
关系图
通过下图，可以更好地理解YARN的相关组件及其关系。
erDiagram
A[用户] ||--o{ B[作业] : 提交
B ||--o{ C[应用程序] : 包含
A ||--o{ D[资源请求] : 发送
D ||--o{ E[调度器] : 管理
E ||--o{ F[集群] : 分配
F ||--o{ G[节点管理器] : 运行
YARN调度器的实现
下面展示一个简单的YARN调度器的工作示例，使用Java编写。在创建YARN应用程序时，开发者需要定义资源请求并提交作业。
1. 导入YARN相关依赖
在Maven项目的pom.xml中添加YARN相关依赖：
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-yarn-client</artifactId>
<version>3.3.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-common</artifactId>
<version>3.3.0</version>
</dependency>
2. 创建YARN应用程序
在Java中可以通过YarnClient来提交作业。以下是一个简单的示例，展示了如何提交一个YARN作业。
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.yarn.client.api.YarnClient;
import org.apache.hadoop.yarn.api.records.ApplicationId;
import org.apache.hadoop.yarn.api.records.ApplicationSubmissionContext;
import org.apache.hadoop.yarn.api.records.ContainerLaunchContext;
public class YarnAppSubmitter {
public static void main(String[] args) {
Configuration conf = new Configuration();
YarnClient yarnClient = YarnClient.createYarnClient();
yarnClient.init(conf);
yarnClient.start();
try {
ApplicationId appId = yarnClient.createApplication().getApplicationSubmissionContext().getApplicationId();
ApplicationSubmissionContext appContext = ApplicationSubmissionContext.newInstance(appId, "myApp", null, null, null, null, null, null, null);
yarnClient.submitApplication(appContext);
System.out.println("Application submitted with ID: " + appId);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
yarnClient.stop();
}
}
}
3. 配置资源请求
在创建ContainerLaunchContext时，可以配置作业所需的资源，例如内存和CPU核心数：
ContainerLaunchContext launchContext = ContainerLaunchContext.newInstance(
null, // Environment
null, // LocalResources
Arrays.asList(command), // Command
null, // Arguments
null, // User
null // Application Credentials
);
launchContext.setResource(Resource.newResource(1024, 1)); // 1GB memory and 1 core
旅行图
接下来，用于展示YARN调度和作业执行过程的旅行图如下：
journey
title YARN作业调度流程
section 用户提交作业
用户提交作业: 5: 用户
YARN接收作业请求: 3: 调度器
section 资源分配
调度器检查资源可用性: 4: 调度器
调度器分配资源: 3: 调度器
section 作业执行
节点管理器启动容器: 5: 节点管理器
作业运行: 4: 应用程序
应用程序完成: 5: 应用程序
总结
YARN的调度器在现代大数据平台中扮演着至关重要的角色。它通过高效的资源管理和调度机制，优化了集群的使用率。本文通过代码示例详细介绍了YARN调度器的工作原理，并通过关系图和旅行图帮助读者更好地理解其框架和流程。在实际应用中，开发者可以根据业务需求选择合适的调度策略，以确保作业的调度和资源分配达到最佳效果。
随着大数据技术的不断发展，YARN及其调度器的优化与创新也在持续进行，因此了解这些机制对于大数据工程师而言至关重要。希望本文能帮助你构建对YARN调度器的基本理解，并应用于实际工作中。
