Hadoop的YARN高可用_yarn的ha怎么保证

一、YARN简介

Hadoop2.0即第二代Hadoop，由分布式存储系统HDFS、并行计算框架MapReduce和分布式资源管理系统YARN三个系统组成，其中YARN是一个资源管理系统，负责集群资源管理和调度，MapReduce则是运行在YARN上的离线处理框架。

YARN 一种开源的分布式资源管理和作业调度技术，它是作为Apache Hadoop 的核心组件之一，负责将系统资源（计算、存储和网络资源）分配给运行在Hadoop集群中的各种应用程序，并对运行在各集群节点上的任务进行调度。在生产环境中，通常采用分布式模式安装部署YARN集群。

YARN集群是一个标准的Master/Slave 结构（主从结构），其中ResourceManager（RM） 为Master， NodeManager（NM） 为 Slave。常见的是一主多从集群，也可以搭建RM的HA高可用集群。
ResourceManager作为主节点，是集群所有可用资源的唯一仲裁者，通过NodeManage管理整个集群的资源，其核心职责是调度分配资源。NodeManage负责在每台具体的机器节点上管理资源。

二、Yarn的高可用架构

ResourceManager的HA通过Active/Standby体系实现，其底层通过ZooKeeper集群来存储RM的状态信息、应用程序的状态。如果Active状态的RM遇到故障，会通过切换Standby状态的RM为Active来继续为集群提供正常服务。

故障转移机制支持自动故障转移和手动故障转移两种方式实现。在生产环境中，自动故障转移应用更为广泛。
第一种：手动故障转移
当没有启用自动故障转移时，管理员必须手动将一个RM转换为活动状态。要从一个RM到另一个RM进行故障转移，需要先把Active状态的RM转换为Standby状态的RM，然后再将Standby状态的RM转换为Active状态的RM。这些操作可用yarn rmadmin 命令来完成。

第二种：自动故障转移
RM可以选择嵌入基于Zookeeper的ActiveStandbyElector（org.apache.hadoop.ha.ActiveStandbyElector类）来实现自动故障转移，以确定哪个RM应该是Active。当Active状态的RM发生故障或无响应时，另一个RM被自动选为Active，然后接管服务。YARN的故障转移不需要像HDFS那样运行单独的ZKFC守护程序，因为ActiveStandbyElector是一个嵌入在RM中充当故障检测器和Leader选举的线程，而不是单独的ZKFC守护进程。

当有多个RM时，Clients和NMs通过读取yarn-site.xml配置找到所有ResourceManager。Clients、AM和NM会轮训所有的ResourceManager并进行连接，直到找着Active状态的RM。如果Active状态的RM也出现故障，它们就会继续查找，直到找着新的Active状态的RM。

三、自动故障转移原理

故障转移原理
YARN这个Active/Standby模式的RM HA架构在运行期间，会有多个RM同时存在，但只能有一个RM处于Active状态，其他的RM则处于Standby状态，当Active节点无法正常提供服务，其余Standby状态的RM则会通过竞争选举产生新的Active节点。以基于ZooKeeper这个自动故障切换为例，切换的步骤如下：

【主备切换】，RM使用基于ZooKeeper实现的ActiveStandbyElector组件来确定RM的状态是Active或Standby。

【创建锁节点，】在ZooKeeper上会创建一个叫做ActiveStandbyElectorLock的锁节点，所有的RM在启动的时候，都会去竞争写这个临时的Lock节点，而ZooKeeper能保证只有一个RM创建成功。创建成功的RM就切换为Active状态，并将信息同步存入到ActiveBreadCrumb这个永久节点，那些没有成功的RM则切换为Standby状态。

【注册Watcher监听】，所有Standby状态的RM都会向/yarn-leader-election/cluster1/ActiveStandbyElectorLock节点注册一个节点变更的Watcher监听，利用临时节点的特性，能够快速感知到Active状态的RM的运行情况。

【准备切换】，当Active状态的RM出现故障（如宕机或网络中断），其在ZooKeeper上创建的Lock节点随之被删除，这时其它各个Standby状态的RM都会受到ZooKeeper服务端的Watcher事件通知，然后开始竞争写Lock子节点，创建成功的变为Active状态，其他的则是Standby状态。

【Fencing(隔离)】，在分布式环境中，机器经常出现假死的情况（常见的是GC耗时过长、网络中断或CPU负载过高）而导致无法正常对外进行及时响应。如果有一个处于Active状态的RM出现假死，其他的RM刚选举出来新的Active状态的RM，这时假死的RM又恢复正常，还认为自己是Active状态，这就是分布式系统的脑裂现象，即存在多个处于Active状态的RM，可以使用隔离机制来解决此类问题。

【YARN的Fencing机制是借助ZooKeeper数据节点的ACL权限控制来实现不同RM之间的隔离
。这个地方改进的一点是，创建的根ZNode必须携带ZooKeeper的ACL信息，目的是为了独占该节点，以防止其他RM对该ZNode进行更新。借助这个机制假死之后的RM会试图去更新ZooKeeper的相关信息，但发现没有权限去更新节点数据，就把自己切换为Standby状态。

四、YARN的组件和功能

YARN 总体上仍然是 Master/Slave 结构（主从结构），在整个资源管理框架中， ResourceManager 为Master， NodeManager 为 Slave， ResourceManager 负责对各个 NodeManager 上的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。

YARN 主要由 ResourceManager、 NodeManager、ApplicationMaster（图中给出了 MapReduce 和 MPI 两种计算框架的 ApplicationMaster，分别为 MR AppMstr 和 MPI AppMstr）和 Container 等几个组件构成。