在介紹阿里巴巴的神秘架構(gòu)之前,我們需要先了解一下Hadoop Yarn。
Hadoop Yarn 是一個(gè)運(yùn)行 MapReduce、Spark 等大數(shù)據(jù)應(yīng)用的資源管理系統(tǒng),分布式的Hadoop集群的資源管理系統(tǒng)。用以提高分布式的集群環(huán)境下的資源利用率,這些資源包括內(nèi)存、IO、網(wǎng)絡(luò)、磁盤等。換句話說(shuō),它的引入為集群在利用率、資源統(tǒng)一管理和數(shù)據(jù)共享等方面帶來(lái)了巨大好處。
Hadoop 2.0對(duì)MapReduce框架做了徹底的設(shè)計(jì)重構(gòu),我們稱Hadoop2.0中的MapReduce為MRv2或者Yarn?;仡^看一下Hadoop1.x對(duì)MapReduce job的調(diào)度管理方式,它主要包括兩部分功能:ResourceManagement 資源管理和 JobScheduling/JobMonitoring 任務(wù)調(diào)度監(jiān)控。
到了Hadoop2.x也就是Yarn,它的目標(biāo)是將這兩部分功能分開(kāi),也就是分別用兩個(gè)進(jìn)程來(lái)管理這兩個(gè)任務(wù):ResourceManger和ApplicationMaster。
在Yarn中我們把job的概念換成了application,因?yàn)樵谛碌腍adoop2.x中,運(yùn)行的應(yīng)用不只是MapReduce了,還有可能是其它應(yīng)用如一個(gè)DAG。Yarn的另一個(gè)目標(biāo)就是拓展Hadoop,使得它不僅僅可以支持MapReduce計(jì)算,還能很方便的管理諸如Hive、Hbase、Pig、Spark/Shark等應(yīng)用。這種新的架構(gòu)設(shè)計(jì)能夠使得各種類型的應(yīng)用運(yùn)行在Hadoop上面,并通過(guò)Yarn從系統(tǒng)層面進(jìn)行統(tǒng)一的管理,也就是說(shuō),有了Yarn,各種應(yīng)用就可以互不干擾的運(yùn)行在同一個(gè)Hadoop系統(tǒng)中,共享整個(gè)集群資源。
Yarn主要由以下幾個(gè)組件組成:
ResourceManager:Global(全局)的進(jìn)程
NodeManager:運(yùn)行在每個(gè)節(jié)點(diǎn)上的進(jìn)程
ApplicationMaster:Application-specific(應(yīng)用級(jí)別)的進(jìn)程
- *Scheduler:是ResourceManager的一個(gè)組件*
- *Container:節(jié)點(diǎn)上一組CPU和內(nèi)存資源*
Container是Yarn對(duì)計(jì)算機(jī)計(jì)算資源的抽象,它其實(shí)就是一組CPU和內(nèi)存資源,所有的應(yīng)用都會(huì)運(yùn)行在Container中。ApplicationMaster是對(duì)運(yùn)行在Yarn中某個(gè)應(yīng)用的抽象,它其實(shí)就是某個(gè)類型應(yīng)用的實(shí)例,ApplicationMaster是應(yīng)用級(jí)別的,它的主要功能就是向ResourceManager(全局的)申請(qǐng)計(jì)算資源(Containers)并且和NodeManager交互來(lái)執(zhí)行和監(jiān)控具體的task。Scheduler是ResourceManager專門進(jìn)行資源管理的一個(gè)組件,負(fù)責(zé)分配NodeManager上的Container資源,NodeManager也會(huì)不斷發(fā)送自己Container使用情況給ResourceManager。
ResourceManager和NodeManager兩個(gè)進(jìn)程主要負(fù)責(zé)系統(tǒng)管理方面的任務(wù)。
ResourceManager有一個(gè)Scheduler,負(fù)責(zé)各個(gè)集群中應(yīng)用的資源分配。對(duì)于每種類型的每個(gè)應(yīng)用,都會(huì)對(duì)應(yīng)一個(gè)ApplicationMaster實(shí)例,ApplicationMaster通過(guò)和ResourceManager溝通獲得Container資源來(lái)運(yùn)行具體的job,并跟蹤這個(gè)job的運(yùn)行狀態(tài)、監(jiān)控運(yùn)行進(jìn)度。
下面我們看一下整個(gè)Yarn的架構(gòu)圖:
Yarn架構(gòu)
Yarn其在架構(gòu)上有別于適合長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行服務(wù)的 Kubernetes。很多公司同時(shí)擁有兩者,以滿足不同類型的工作負(fù)載。然而,這將會(huì)導(dǎo)致驚人的工作量和硬件開(kāi)銷。
注意這兩種類型工作負(fù)載的區(qū)別,有沒(méi)有辦法讓它們?cè)谧寖蓚€(gè)資源管理系統(tǒng)和諧工作的同時(shí)共享一個(gè)集群?有哪些要求,需要克服哪些困難?
在本次大會(huì)上,將由來(lái)自阿里巴巴的兩位軟件工程師Bushuang Gao和Jian He為大家介紹一個(gè)框架,此框架能在一個(gè)具有彈性資源共享性能的集群中無(wú)縫運(yùn)行 Kubernetes 和 Hadoop。
在此之前,Bushuang Gao曾在容器平臺(tái)團(tuán)隊(duì)工作,在 Kubernetes 和容器領(lǐng)域擁有豐富經(jīng)驗(yàn)。而Jian He曾在Hortonworks YARN團(tuán)隊(duì)工作,并且是Yarn社區(qū)的早期成員。
由此可見(jiàn),此框架是兩位工程師的豐富經(jīng)驗(yàn)的結(jié)晶。
此外,他們還將分享一些在管理Kubernetes 和 Hadoop時(shí)的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn),都是用在阿里巴巴大規(guī)模商業(yè)平臺(tái)上的一些實(shí)操經(jīng)驗(yàn),滿滿的干貨分享值得期待。
如果你對(duì)此感興趣,請(qǐng)?jiān)?1月14日下午到大會(huì)現(xiàn)場(chǎng)來(lái)聽(tīng),我們?cè)谶@里等你,不見(jiàn)不散。
本期則隆重推薦:
Craig Box , Google 云原生支持主管
Craig Box 負(fù)責(zé)領(lǐng)導(dǎo)谷歌云(Google Cloud)云原生支持(Kubernetes 與 Istio)團(tuán)隊(duì)。2014 年推出 Kubernetes 以來(lái),他一直與客戶和社區(qū)合作,在六大洲發(fā)表多場(chǎng)研究,其中包括 KubeCon 歐盟大會(huì)的主題報(bào)告。谷歌 Kubernetes Podcast 由他聯(lián)合創(chuàng)辦。
Craig Box 最初在系統(tǒng)管理領(lǐng)域工作,在全球研發(fā)、部署、開(kāi)發(fā)運(yùn)營(yíng)、咨詢、支持與管理領(lǐng)域擁有 15 年豐富經(jīng)驗(yàn)。
Aaron Crickenberger , Google高級(jí)測(cè)試工程師
Aaron Crickenberger 分別從 2007 年、2009 年和 2015 年開(kāi)始參與開(kāi)源、云和 Kubernetes 工作。2017 年,他當(dāng)選 Kubernetes 指導(dǎo)委員會(huì)成員。
他是 Kubernetes Testing SIG 的聯(lián)合創(chuàng)始人,在架構(gòu)、貢獻(xiàn)者體驗(yàn)、發(fā)布和 SIGs 擴(kuò)展領(lǐng)域是活躍的參與者。如果您參加每周的 Kubernetes 社區(qū)會(huì)議,一定有機(jī)會(huì)碰見(jiàn)他(或者至少看到他的標(biāo)志性胡須。)從 V1.4 版本開(kāi)始,他曾參加 Kubernetes 每一個(gè)版本的發(fā)布會(huì),負(fù)責(zé)的關(guān)鍵角色包括:發(fā)布說(shuō)明、issue triage 和 CI 信號(hào)。
他曾在公共云作為服務(wù)提供者執(zhí)行數(shù)據(jù)庫(kù),管理 cloud foundry 部署團(tuán)隊(duì),負(fù)責(zé)艦艇容器內(nèi)的黑鷹飛行模擬器工作。
Kubernetes官方論壇首次登陸中國(guó),機(jī)不可失時(shí)不再來(lái),錯(cuò)過(guò)這次就只能去西雅圖參加下一場(chǎng)了,時(shí)間成本這么高,很不劃算的。
來(lái)吧,加入這場(chǎng)盛會(huì),本次論壇報(bào)名通道早已開(kāi)啟,會(huì)議更多信息及注冊(cè)請(qǐng)點(diǎn)擊文末 閱讀原文 了解!
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