yarn调度mapreduce任务的机制是什么？

Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop生态系统中的一个资源管理系统，它负责管理和调度计算任务，在MapReduce框架中，Yarn扮演着至关重要的角色，因为它不仅需要分配资源给各个任务，还需要确保整个系统的高效运行，以下是Yarn如何调度MapReduce任务的详细过程：

Yarn架构

Yarn主要由两部分组成：ResourceManager和NodeManager，ResourceManager全局管理所有计算资源的分配，而NodeManager则负责管理单个节点的资源。

ResourceManager：负责接收作业提交，并与调度器协商决定将特定任务分配到哪些节点上执行。

NodeManager：在每个节点上运行，负责启动和监控容器，容器中运行着具体的应用程序。

调度流程

1. 客户端提交作业

用户通过MapReduce程序提交一个作业时，客户端会将作业配置和代码打包发送给ResourceManager。

2. ResourceManager处理

作业初始化：ResourceManager接收到作业请求后，会初始化这个作业并为其创建一个新的ApplicationMaster。

资源请求与分配：ApplicationMaster根据任务需求向ResourceManager请求资源，ResourceManager的调度器会根据当前的资源使用情况和调度策略分配Container资源。

3. NodeManager启动任务

一旦ResourceManager为任务分配了Container，它会通知相应的NodeManager启动Container，NodeManager随后在分配的Container中启动Map或Reduce任务。

4. 任务执行

Map任务执行：读取输入数据，处理数据并输出中间结果到本地磁盘。

Reduce任务执行：从Map任务拉取中间数据，处理后输出最终结果到HDFS。

5. 任务完成与资源释放

任务完成后，Container会被释放，资源可以供其他任务使用。

调度策略

Yarn支持多种调度策略，如公平调度器（Fair Scheduler）和容量调度器（Capacity Scheduler），它们决定了如何分配资源给不同的作业和任务。

公平调度器：旨在为所有作业提供等量的资源，确保每个作业都能在合理时间内获得资源进行计算。

容量调度器：允许为不同用户或队列设置资源容量，确保每个队列中的作业能够获得一定量的资源。

相关问题与解答

Q1: Yarn如何在多个作业之间共享集群资源？

A1: Yarn通过其调度器在多个作业之间共享集群资源，调度器根据预设的策略（比如公平调度器或容量调度器）来决定每个作业可以获得的资源数量，这样，即使有多个作业在同时运行，也能保证每个作业按照既定的策略公平地获取到计算资源。

Q2: 如果一个节点发生故障，Yarn如何处理正在该节点上执行的任务？

A2: 当一个节点发生故障时，该节点上的NodeManager无法再向ResourceManager报告状态，ResourceManager会检测到这个问题，对于正在该节点上执行的任务，ResourceManager会在其他健康的节点上重新调度这些任务，这个过程对用户是透明的，系统会自动处理失败的任务并尝试重新执行。