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第六章-Hadoop优化与发展

發(fā)布時(shí)間:2025/3/21 编程问答 13 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 第六章-Hadoop优化与发展 小編覺(jué)得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

第六章-Hadoop優(yōu)化與發(fā)展

文章目錄

  • 第六章-Hadoop優(yōu)化與發(fā)展
    • Hadoop探討
    • HDFS HA
    • HDFS Federation
    • 資源調(diào)度框架YARN
      • MapReduce1.0的缺陷
      • YARN設(shè)計(jì)思路
      • YARN體系結(jié)構(gòu)
      • YARN工作流程
      • YARN與MapReduce1.0的對(duì)比
      • YARN的發(fā)展目標(biāo)

Hadoop探討

Hadoop1.0 的核心組件(僅指 MapReduce 和 HDFS, 不包括 Hadoop 生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)的 Pig、Hive、HBase 等其他組件),主要存在以下不足:

  • 抽象層次低,需人工編碼
  • 表達(dá)能力有限
  • 開(kāi)發(fā)者自己管理作業(yè)(Job)之間的依賴關(guān)系
  • 難以看到程序整體邏輯
  • 執(zhí)行迭代操作效率低
  • 資源浪費(fèi)(Map和Reduce分兩階段執(zhí)行)
  • 實(shí)時(shí)性差(適合批處理,不支持實(shí)時(shí)交互式)

Hadoop的優(yōu)化與發(fā)展主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面:

  • 一方面是 Hadoop 自身兩大核心組件 MapReduce 和 HDFS的架構(gòu)設(shè)計(jì)改進(jìn)
  • 另一方面是 Hadoop 生態(tài)系統(tǒng)其它組件的不斷豐富,加入了Pig、Tez、Spark 等新組件

組件Hadoop1.0的問(wèn)題Hadoop2.0的改進(jìn)
HDFS單一名稱節(jié)點(diǎn),存在單點(diǎn)失效問(wèn)題設(shè)計(jì)了HDFS HA,提供名稱節(jié)點(diǎn)熱備機(jī)制
HDFS單一命名空間,無(wú)法實(shí)現(xiàn)資源隔離設(shè)計(jì)了HDFS Federation,管理多個(gè)命名空間
MapReduce資源管理效率低設(shè)計(jì)了新的資源管理框架YARN

HDFS HA

HDFS 1.0 只存在一個(gè)名稱節(jié)點(diǎn),一旦這個(gè)唯一的節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障,將會(huì)導(dǎo)致整個(gè)集群的不可用,因此存在“單點(diǎn)故障問(wèn)題”。而第二名稱節(jié)點(diǎn)只能起到冷備份的作用,無(wú)法解決單點(diǎn)故障問(wèn)題。

為了解決單點(diǎn)故障問(wèn)題,HDFS 2.0 采用了 HA(High Availability)架構(gòu)

HA集群中設(shè)置兩個(gè)名稱節(jié)點(diǎn),分別處于“活躍(Active)”狀態(tài)和“待命(Standby)”狀態(tài)。活躍名稱節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)對(duì)外處理所有客戶端的請(qǐng)求,而待命名稱節(jié)點(diǎn)作為備用節(jié)點(diǎn)。兩種名稱節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)同步,可以借助于一個(gè)共享存儲(chǔ)系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)。(相當(dāng)于說(shuō)待命名稱節(jié)點(diǎn)提供了“熱備份”的功能

一旦活躍名稱節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障,就可以立即切換到待命名稱節(jié)點(diǎn),不會(huì)影響到系統(tǒng)的正常對(duì)外服務(wù)。Zookeeper確保只有一個(gè)名稱節(jié)點(diǎn)在對(duì)外服務(wù),不會(huì)出現(xiàn)“兩個(gè)管家”的情況。名稱節(jié)點(diǎn)維護(hù)映射信息,數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)同時(shí)向兩個(gè)名稱節(jié)點(diǎn)匯報(bào)信息。

HDFS Federation

HDFS 1.0中存在的問(wèn)題:

  • 單點(diǎn)故障問(wèn)題
  • 不可以水平擴(kuò)展(通過(guò)縱向擴(kuò)展會(huì)帶來(lái)過(guò)長(zhǎng)的系統(tǒng)啟動(dòng)時(shí)間,不可取)
  • 系統(tǒng)整體性能受限于單個(gè)名稱節(jié)點(diǎn)的吞吐量
  • 單個(gè)名稱節(jié)點(diǎn)難以提供不同程序之間的隔離性

雖然 HDFS HA 是熱備份,提供高可用性,但是其本質(zhì)上還是單名稱節(jié)點(diǎn),只是解決了單點(diǎn)故障,還是無(wú)法解決可擴(kuò)展性、系統(tǒng)性能和隔離性的問(wèn)題,而 HDFS Federation 可以很好地解決這三個(gè)問(wèn)題。

HDFS Federation的設(shè)計(jì):

  • 在HDFS Federation中,設(shè)計(jì)了多個(gè)相互獨(dú)立的名稱節(jié)點(diǎn),使得 HDFS 的命名服務(wù)能夠水平擴(kuò)展, 這些名稱節(jié)點(diǎn)分別進(jìn)行各自命名空間和塊的管理,相互之間是聯(lián)盟(Federation)關(guān)系,不需要彼此協(xié)調(diào)。并且向后兼容
  • HDFS Federation中,所有名稱節(jié)點(diǎn)會(huì)共享底層的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ) 資源,數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)向所有名稱節(jié)點(diǎn)匯報(bào)
  • 屬于同一個(gè)命名空間的塊構(gòu)成一個(gè)“塊池”

HDFS Federation設(shè)計(jì)可解決單名稱節(jié)點(diǎn)存在的以下幾個(gè)問(wèn)題:

  • HDFS集群擴(kuò)展性。多個(gè)名稱節(jié)點(diǎn)各自分管一部分目錄,使得一個(gè)集 群可以擴(kuò)展到更多節(jié)點(diǎn),不再像HDFS1.0中那樣由于內(nèi)存的限制制約文件 存儲(chǔ)數(shù)目
  • 性能更高效。多個(gè)名稱節(jié)點(diǎn)管理不同的數(shù)據(jù),且同時(shí)對(duì)外提供服務(wù), 將為用戶提供更高的讀寫(xiě)吞吐率
  • 良好的隔離性。用戶可根據(jù)需要將不同業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)交由不同名稱節(jié)點(diǎn) 管理,這樣不同業(yè)務(wù)之間影響很小
  • 需要注意的,HDFS Federation并不能解決單點(diǎn)故障問(wèn)題,也就是說(shuō),每個(gè)名稱節(jié)點(diǎn)都存在在單點(diǎn)故障問(wèn)題,需要為每個(gè)名稱節(jié)點(diǎn)部署一個(gè)后備名稱節(jié)點(diǎn),以應(yīng)對(duì)名稱節(jié)點(diǎn)故障對(duì)業(yè)務(wù)產(chǎn)生的影響。

    資源調(diào)度框架YARN

    MapReduce1.0的缺陷

    MapReduce 1.0采用 Master/Slaver 架構(gòu)設(shè)計(jì),包括一個(gè) JobTracer 和若干個(gè) TaskTracer ,前者負(fù)責(zé)作業(yè)的調(diào)度和資源的管理,后者負(fù)責(zé)執(zhí)行 JobTracer 指派的具體任務(wù)。 MapReduce 1.0既是一個(gè)計(jì)算框架,也是一個(gè)資源管理調(diào)度框架。

    但是,這樣一種架構(gòu)有一些難以克服的缺陷:

  • JobTracker 存在單點(diǎn)故障
  • JobTracker 任務(wù)過(guò)重(任務(wù)多時(shí)內(nèi)存開(kāi)銷大,增加潛在失敗風(fēng)險(xiǎn),上限4000節(jié)點(diǎn))
  • 容易出現(xiàn)內(nèi)存溢出(分配資源只考慮MapReduce任務(wù)數(shù),不考慮CPU、內(nèi)存實(shí)際使用情況)
  • 資源劃分不夠合理(強(qiáng)制劃分為slot ,包括Map slot和Reduce slot)
  • YARN設(shè)計(jì)思路

    Hadoop2.0 以后, MapReduce 1.0中的資源 管理調(diào)度功能,被單獨(dú)分離出來(lái)形成了 YARN,它是一個(gè)純粹的資源管理調(diào)度框架,而不是一個(gè)計(jì)算框架。被剝離了資源管理調(diào)度功能的 MapReduce 框架就變成了MapReduce 2.0, 它是運(yùn)行在 YARN 之上的 一個(gè)純粹的計(jì)算框架,不再自己負(fù)責(zé)資源調(diào)度管理服務(wù),而是由 YARN 為其提供資源管理調(diào)度服務(wù)。

    YARN的設(shè)計(jì)思路:把原 JobTracer 的三大功能進(jìn)行拆分,即不讓JobTracer 承擔(dān)過(guò)多的功能,這樣大大降低了 JobTracer 的負(fù)擔(dān),提升了系統(tǒng)運(yùn)行的效率和穩(wěn)定性。

    重新設(shè)計(jì)后得到的 YARN 包括 ResourceManager、ApplicationMater 和 NodeManager。

    • ResourceManager 負(fù)責(zé)資源管理
    • ApplicationMaster 負(fù)責(zé)任務(wù)調(diào)度和監(jiān)控
    • NodeManager 負(fù)責(zé)執(zhí)行原 TaskTracer 的任務(wù)

    YARN體系結(jié)構(gòu)

    組件功能
    ResourceManager
    • 處理客戶端請(qǐng)求
    • 啟動(dòng)/監(jiān)控 ApplicationMaster
    • 監(jiān)控 NodeManager
    • 資源分配和調(diào)度
    ApplicationMaster
    • 為應(yīng)用程序申請(qǐng)資源,并分配給內(nèi)部任務(wù)
    • 任務(wù)調(diào)度、監(jiān)控與容錯(cuò)
    NodeManager
    • 單個(gè)節(jié)點(diǎn)上的資源管理
    • 處理來(lái)自 ResourceManager 的命令
    • 處理來(lái)自 ApplicationMaster 的命令

    Resource Manager:

    • ResourceManager(RM)是一個(gè)全局的資源管理器,負(fù)責(zé)整個(gè)系統(tǒng)的資源 管理和分配,主要包括兩個(gè)組件,即調(diào)度器(Scheduler)和應(yīng)用程序管理 器(Applications Manager)
    • 調(diào)度器接收來(lái)自ApplicationMaster的應(yīng)用程序資源請(qǐng)求,把集群中的資源以 “容器”的形式分配給提出申請(qǐng)的應(yīng)用程序,容器的選擇通常會(huì)考慮應(yīng)用 程序所要處理的數(shù)據(jù)的位置,進(jìn)行就近選擇,從而實(shí)現(xiàn)“計(jì)算向數(shù)據(jù)靠攏”
    • 容器(Container)作為動(dòng)態(tài)資源分配單位,每個(gè)容器中都封裝了一定數(shù)量 的CPU、內(nèi)存、磁盤(pán)等資源,從而限定每個(gè)應(yīng)用程序可以使用的資源量
    • 調(diào)度器被設(shè)計(jì)成是一個(gè)可插拔的組件,YARN不僅自身提供了許多種直接可 用的調(diào)度器,也允許用戶根據(jù)自己的需求重新設(shè)計(jì)調(diào)度器
    • 應(yīng)用程序管理器(Applications Manager)負(fù)責(zé)系統(tǒng)中所有應(yīng)用程序的管理 工作,主要包括應(yīng)用程序提交、與調(diào)度器協(xié)商資源以啟動(dòng)ApplicationMaster、 監(jiān)控ApplicationMaster運(yùn)行狀態(tài)并在失敗時(shí)重新啟動(dòng)等

    Application Master:

    • ResourceManager接收用戶提交的作業(yè),按照作業(yè)的上下文信息以及從 NodeManager收集來(lái)的容器狀態(tài)信息,啟動(dòng)調(diào)度過(guò)程,為用戶作業(yè)啟動(dòng)一 個(gè)ApplicationMaster
    • ApplicationMaster的主要功能是:
    • 當(dāng)用戶作業(yè)提交時(shí),ApplicationMaster與ResourceManager協(xié)商獲取資源, ResourceManager會(huì)以容器的形式為ApplicationMaster分配資源;
    • 把獲得的資源進(jìn)一步分配給內(nèi)部的各個(gè)任務(wù)(Map任務(wù)或Reduce任務(wù)), 實(shí)現(xiàn)資源的“二次分配”;
    • 與NodeManager保持交互通信進(jìn)行應(yīng)用程序的啟動(dòng)、運(yùn)行、監(jiān)控和停止,監(jiān)控申請(qǐng)到的資源的使用情況,對(duì)所有任務(wù)的執(zhí)行進(jìn)度和狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控, 并在任務(wù)發(fā)生失敗時(shí)執(zhí)行失敗恢復(fù)(即重新申請(qǐng)資源重啟任務(wù));
    • 定時(shí)向ResourceManager發(fā)送“心跳”消息,報(bào)告資源的使用情況和應(yīng)用的進(jìn)度信息;
    • 當(dāng)作業(yè)完成時(shí),ApplicationMaster向ResourceManager注銷容器,執(zhí)行周期完成。

    Node Manager:

    • NodeManager是駐留在一個(gè)YARN集群中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)上的代理,主要負(fù)責(zé):
    • 容器生命周期管理
    • 監(jiān)控每個(gè)容器的資源(CPU、內(nèi)存等)使用情況
    • 跟蹤節(jié)點(diǎn)健康狀況
    • 以“心跳”的方式與ResourceManager保持通信
    • 向ResourceManager匯報(bào)作業(yè)的資源使用情況和每個(gè)容器的運(yùn)行狀態(tài)
    • 接收來(lái)自ApplicationMaster的啟動(dòng)/停止容器的各種請(qǐng)求

    需要說(shuō)明的是,NodeManager主要負(fù)責(zé)管理抽象的容器,只處理與容器相關(guān) 的事情,而不具體負(fù)責(zé)每個(gè)任務(wù)(Map任務(wù)或Reduce任務(wù))自身狀態(tài)的管理, 因?yàn)檫@些管理工作是由ApplicationMaster完成的,ApplicationMaster會(huì)通過(guò)不 斷與NodeManager通信來(lái)掌握各個(gè)任務(wù)的執(zhí)行狀態(tài)

    在集群部署方面,YARN的各個(gè)組件是和Hadoop集群中的其他組件進(jìn)行統(tǒng)一部署的

    YARN工作流程

    在 YARN 框架中執(zhí)行一個(gè) MapReduce 程序時(shí),從提交到完成需要經(jīng)歷 8 個(gè)步驟:

    • 步驟1:用戶編寫(xiě)客戶端應(yīng)用程序,向YARN提交應(yīng)用程序
    • 步驟2:YARN中的ResourceManager負(fù)責(zé)接收和處理來(lái)自客戶端的請(qǐng)求,為應(yīng)用 程序分配一個(gè)容器,在該容器中啟動(dòng)一個(gè)ApplicationMaster
    • 步驟3:ApplicationMaster被創(chuàng)建后會(huì)首 先向ResourceManager注冊(cè)
    • 步驟4:ApplicationMaster向 ResourceManager申請(qǐng)資源
    • 步驟5:ResourceManager以“容器”的 形式向提出申請(qǐng)的ApplicationMaster分 配資源
    • 步驟6:對(duì)資源二次分配,并在容器中 啟動(dòng)任務(wù)
    • 步驟7:各個(gè)任務(wù)向ApplicationMaster匯 報(bào)自己的狀態(tài)和進(jìn)度
    • 步驟8:應(yīng)用程序運(yùn)行完成后, ApplicationMaster向ResourceManager的 應(yīng)用程序管理器注銷并關(guān)閉自己

    YARN與MapReduce1.0的對(duì)比

    從MapReduce1.0框架發(fā)展到Y(jié)ARN框架,客戶端并沒(méi)有發(fā)生變 化,其大部分調(diào)用API及接口都保持兼容。

    YARN 大大減少了承擔(dān)中心服務(wù)功能的ResourceManager的資源消耗

    • ApplicationMaster來(lái)完成需要大量資源消耗的任務(wù)調(diào)度和監(jiān)控
    • 多個(gè)作業(yè)對(duì)應(yīng)多個(gè)ApplicationMaster,實(shí)現(xiàn)了監(jiān)控分布化

    MapReduce1.0既是一個(gè)計(jì)算框架,又是一個(gè)資源管理調(diào)度框 架,但是,只能支持MapReduce編程模型。而YARN則是一個(gè) 純粹的資源調(diào)度管理框架,在它上面可以運(yùn)行包括 MapReduce在內(nèi)的不同類型的計(jì)算框架,只要編程實(shí)現(xiàn)相應(yīng) 的ApplicationMaster

    YARN中的資源管理比MapReduce1.0更加高效,它以容器為單位,而不是以 slot 為單位

    YARN的發(fā)展目標(biāo)

    YARN的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)“一個(gè)集群多個(gè)框架”

    一個(gè)企業(yè)當(dāng)中同時(shí)存在各種不同的業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景,需要采用不同的計(jì)算框架

    • MapReduce實(shí)現(xiàn)離線批處理
    • 使用Storm實(shí)現(xiàn)流式數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析
    • 使用Spark實(shí)現(xiàn)迭代計(jì)算
    • ······

    這些產(chǎn)品通常來(lái)自不同的開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì),具有各自的資源調(diào)度管理機(jī)制,為了避免不同類型應(yīng)用之間互相干擾,企業(yè)就需要把內(nèi)部的服務(wù)器拆分成多個(gè)集群,分別安裝運(yùn)行不同的計(jì)算框架,即“一個(gè)框架一個(gè)集群”

    • 集群資源利用率低
    • 數(shù)據(jù)無(wú)法共享
    • 維護(hù)代價(jià)高

    YARN的目標(biāo)就是實(shí)現(xiàn)“一個(gè)集群多個(gè)框架”,即在一個(gè)集群上部署一個(gè)統(tǒng)一的資源調(diào)度管理框架YARN,在YARN之上可以部署其他各種計(jì)算框架。

    由YARN為這些計(jì)算框架提供統(tǒng)一的資源調(diào)度管理服務(wù),并且能夠根據(jù)各種 計(jì)算框架的負(fù)載需求,調(diào)整各自占用的資源,實(shí)現(xiàn)集群資源共享和資源彈性收縮。可以實(shí)現(xiàn)一個(gè)集群上的不同應(yīng)用負(fù)載混搭,有效提高了集群的利用率。不同計(jì)算框架可以共享底層存儲(chǔ),避免了數(shù)據(jù)集跨集群移動(dòng)。

    總結(jié)

    以上是生活随笔為你收集整理的第六章-Hadoop优化与发展的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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