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Yarn面试重点

news 2025/9/8 2:06:03

文章目录

1. 简述Yarn集群的架构
2. Yarn 的任务提交流程是怎样的？
3. yarn的资源调度的三种模型

1. 简述Yarn集群的架构

YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop 2.x引入的资源管理器，用于管理Hadoop集群中的资源和作业调度。YARN的架构设计使得Hadoop可以运行更多类型的应用程序，而不仅仅是MapReduce。以下是YARN集群的主要组件和架构：

ResourceManager（资源管理器）：
- ResourceManager是YARN的主要组件之一，负责整个集群的资源管理和作业调度。
- ResourceManager有两个主要组件：Scheduler（调度器）和 ApplicationsManager（应用程序管理器）。
- Scheduler负责为提交的作业分配资源，并监控资源的使用情况。
- ApplicationsManager负责接收来自客户端的作业提交请求，并为每个作业分配一个ApplicationMaster。
NodeManager（节点管理器）：
- NodeManager是运行在集群中每个节点上的代理，负责本地资源的管理和任务的监控。
- NodeManager负责与ResourceManager通信，报告节点的资源使用情况，并接收来自ResourceManager的任务分配。
ApplicationMaster（应用程序主管）：
- ApplicationMaster是运行在集群中每个作业所分配的节点上的进程，负责管理该作业的执行过程。
- 每个作业都有一个对应的ApplicationMaster，它负责与ResourceManager交互，请求资源、监控任务的执行进度，并处理任务执行过程中的错误。
Container（容器）：
- Container是YARN中的基本单位，用于表示分配给作业的资源，如CPU、内存等。
- 每个任务都运行在一个容器中，NodeManager负责启动和监控容器的执行。
ResourceManager和NodeManager通信：
- ResourceManager和NodeManager之间通过心跳机制保持通信。
- NodeManager会定期向ResourceManager发送心跳，报告节点的资源使用情况和容器状态。
- ResourceManager通过心跳机制监控节点的健康状态，并根据需要进行资源重新分配。

总体而言，YARN集群的架构是一个分布式资源管理系统，通过ResourceManager和NodeManager协同工作，实现对集群资源的有效管理和作业调度，支持多种类型的应用程序运行在Hadoop集群中。

2. Yarn 的任务提交流程是怎样的？

YARN的任务提交流程涉及到客户端、ResourceManager、NodeManager和ApplicationMaster之间的协作。以下是一般情况下YARN任务提交的流程：

客户端提交作业：
- 用户使用命令行工具（如yarn命令）或编程接口（如YARN API）提交作业到YARN集群。
- 客户端会向ResourceManager提交作业的描述信息，包括作业的名称、资源需求、运行命令等。
ResourceManager接收作业请求：
- ResourceManager接收到作业请求后，将请求转发给ApplicationsManager。
ApplicationsManager接收作业请求：
- ApplicationsManager负责接收来自客户端的作业请求。
- 它为每个作业分配一个唯一的作业ID，并启动一个新的ApplicationMaster来管理该作业。
启动ApplicationMaster：
- ResourceManager将作业的描述信息发送给NodeManager所在的节点，请求启动ApplicationMaster。
- NodeManager收到请求后，启动一个新的进程，即ApplicationMaster，以便管理该作业的执行过程。
ApplicationMaster向ResourceManager注册：
- ApplicationMaster启动后，首先会向ResourceManager注册自己。
- 注册过程中，ApplicationMaster会提供作业的描述信息，包括作业ID、资源需求等。
资源分配给作业：
- ResourceManager收到ApplicationMaster的注册请求后，根据作业的资源需求和集群的资源情况，为该作业分配适当的资源（如CPU、内存等）。
执行作业任务：
- ApplicationMaster根据ResourceManager分配的资源，向ResourceManager请求运行容器（Container）。
- ResourceManager根据容器的需求和集群的资源情况，在合适的节点上启动容器，并分配给作业执行。
- NodeManager接收到容器启动请求后，启动容器并运行作业任务。
监控作业执行：
- ApplicationMaster负责监控作业任务的执行进度、容器的状态以及节点的健康状况。
- 如果有任何错误或容器失败，ApplicationMaster会向ResourceManager报告，并请求重新分配资源。
作业完成和资源释放：
- 当作业执行完成时，ApplicationMaster会向ResourceManager发送作业完成的通知。
- ResourceManager接收到通知后，释放与该作业相关的资源，并清理作业的状态信息。

总体而言，YARN任务提交流程涉及到客户端提交作业、ResourceManager接收作业请求、ApplicationsManager分配ApplicationMaster、启动ApplicationMaster、资源分配和执行作业任务等多个阶段。这些组件之间的协作确保了作业能够在集群中有效地执行。

3. yarn的资源调度的三种模型

YARN（Yet Another Resource Negotiator）的资源调度模型是设计用于管理和分配Hadoop集群中的资源。它支持多种资源调度模型，其中最常见的三种模型包括：FIFO调度器、容量调度器和公平调度器。

FIFO调度器（First-In-First-Out）：
- FIFO调度器是YARN最简单的调度模型，它按照作业提交的顺序依次分配资源。
- 当作业提交时，FIFO调度器将分配整个集群中的第一个可用资源给该作业，而不考虑其他作业的需求和资源利用率。
- 这意味着，如果一个大型作业先于多个小型作业提交，则大型作业将占用所有资源，小型作业需要等待大型作业完成才能运行。
容量调度器（Capacity Scheduler）：
- 容量调度器是YARN的高级调度模型，它允许管理员将集群资源划分为多个独立的队列，并为每个队列分配一定的资源容量。
- 每个队列可以配置不同的调度策略，如FIFO、公平调度等，以满足不同队列的需求。
- 容量调度器允许管理员为不同的用户、部门或应用程序分配独立的队列，并确保它们不会相互干扰。
- 该调度器还支持优先级调度，管理员可以为队列配置不同的优先级，以确保重要作业优先获得资源。
公平调度器（Fair Scheduler）：
- 公平调度器是另一种高级调度模型，它旨在提供更加公平和灵活的资源分配方式。
- 公平调度器将集群资源按照作业的需求动态分配，以确保所有作业都能获得相等的资源份额。
- 该调度器根据作业的需求和优先级动态调整资源分配，以最大程度地提高集群资源的利用率和作业的执行效率。
- 公平调度器还支持弹性资源池，允许多个队列共享同一池的资源，并根据实际需求动态分配资源。