hadoop-yarn-applications

1 概述
2 YARN DistributedShell不能满足当前需求
3 YARN DistributedShell源码获取
4 YARN DistributedShell源码分析及修改

1 概述

Hadoop YARN项目自带一个非常简单的应用程序编程实例--DistributedShell。DistributedShell是一个构建在YARN之上的non-MapReduce应用示例。它的主要功能是在Hadoop集群中的多个节点，并行执行用户提供的shell命令或shell脚本（将用户提交的一串shell命令或者一个shell脚本，由ApplicationMaster控制，分配到不同的container中执行)。

2 YARN DistributedShell不能满足当前需求

2.1 功能需求

我所参与的项目通过融合Hive、MapReduce、Spark、Kafka等大数据开源组件，搭建了一个数据分析平台。平台需要新增一个功能：

在集群中选取一个节点，执行用户提交的jar包。
该功能需要与平台已有的基于Hive、MR、Spark实现的业务以及YARN相融合。
简而言之，经分析与调研，我们需要基于YARN的DistributedShell实现该功能。

该功能需要实现：

单机执行用户自己提交的jar包
用户提交的jar包会有其他jar包的依赖
用户提交的jar包只能选取一个节点运行
用户提交的jar包需要有缓存数据的目录

2.2 YARN DistributedShell对需求的支持情况

YARN的DistributedShell功能为：

支持执行用户提供的shell命令或脚本
执行节点数可以通过参数num_containers设置，默认值为1
不支持jar包的执行
更不支持依赖包的提交
不支持jar包缓存目录的设置

2.3 需要对YARN DistributedShell进行的修改

增加支持执行jar包功能
增加支持缓存目录设置功能
删除执行节点数设置功能，不允许用户设置执行节点数，将执行节点数保证值为1

3 YARN DistributedShell源码获取

YARN DistributedShell源码可以在GitHub上apache/hadoop获取，hadoop repository中DistributedShell的源代码路径为: hadoop/hadoop-yarn-project/hadoop-yarn/hadoop-yarn-applications/hadoop-yarn-applications-distributedshell/src/main/java/org/apache/hadoop/yarn/applications/distributedshell/ 这里修改的是2.6.0版本源码。

4 YARN DistributedShell源码分析及修改

YARN DistributedShell包含4个java Class：

DistributedShell
    ├── Client.java
    ├── ApplicationMaster.java
    ├── DSConstants.java
    ├── Log4jPropertyHelper.java

Client：客户端提交application
ApplicationMaster：注册AM，申请分配container，启动container
DSConstants：Client类和ApplicationMaster类中的常量定义
Log4jPropertyHelper：加载Log4j配置

4.1 Client类

4.1.1 Client源码逻辑

Client类是DistributedShell应用提交到YARN的客户端。Client将启动application master，然后application master启动多个containers用于运行shell命令或脚本。Client运行逻辑为：

使用ApplicationClientProtocol协议连接ResourceManager（也叫ApplicationsMaster或ASM），获取一个新的ApplicationId。（ApplicationClientProtocol提供给Client一个获取集群信息的方式）
在一个job提交过程中，Client首先创建一个ApplicationSubmissionContext。ApplicationSubmissionContext定义了application的详细信息，例如：ApplicationId、application name、application分配的优先级、application分配的队列。另外，ApplicationSubmissionContext还定义了一个Container，该Container用于启动ApplicationMaster。
在ContainerLaunchContext中需要初始化启动ApplicationMaster的资源：
- 运行ApplicationMaster的container的资源
- jars（例：AppMaster.jar）、配置文件(例：log4j.properties)
- 运行环境（例：hadoop特定的类路径、java classpath）
- 启动ApplicationMaster的命令
Client使用ApplicationSubmissionContext提交application到ResourceManager，并通过按周期向ResourceManager请求ApplicationReport，完成对applicatoin的监控。
如果application运行时间超过timeout的限制（默认为600000毫秒，可通过-timeout进行设置），client将发送KillApplicationRequest到ResourceManager，将application杀死。

具体代码如下(基于YARN2.6.0)：

Cilent的入口main方法：

public static void main(String[] args) {
        boolean result = false;
        try {
            DshellClient client = new DshellClient();
            LOG.info("Initializing Client");
            try {
                boolean doRun = client.init(args);
                if (!doRun) {
                    System.exit(0);
                }
            } catch (IllegalArgumentException e) {
                System.err.println(e.getLocalizedMessage());
                client.printUsage();
                System.exit(-1);
            }
            result = client.run();
        } catch (Throwable t) {
            LOG.fatal("Error running Client", t);
            System.exit(1);
        }
        if (result) {
            LOG.info("Application completed successfully");
            System.exit(0);
        }
        LOG.error("Application failed to complete successfully");
        System.exit(2);
    }

main方法：

输入参数为用户CLI的执行命令，例如：hadoop jar hadoop-yarn-applications-distributedshell-2.0.5-alpha.jar org.apache.hadoop.yarn.applications.distributedshell.Client -jar hadoop-yarn-applications-distributedshell-2.0.5-alpha.jar -shell_command '/bin/date' -num_containers 10,该命令提交的任务为：启动10个container，每个都执行date命令。
main方法将运行init方法，如果init方法返回true则运行run方法。
init方法解析用户提交的命令，解析用户命令中的参数值。
run方法将完成Client源码逻辑中描述的功能。

4.1.2 对Client源码的修改

在原有YARN DistributedShell的基础上做的修改如下：

在CLI为用户增加了container_files和container_archives两个参数
- container_files指定用户要执行的jar包的依赖包，多个依赖包以逗号分隔
- container_archives指定用户执行的jar包的缓存目录，多个目录以逗号分隔
删除num_containers参数
- 不允许用户设置container的个数，使用默认值1

对Client源码修改如下：

变量
- 增加变量用于保存container_files和container_archives两个参数的值

// 增加两个变量，保存container_files、container_archives的参数值↓↓↓↓↓↓↓
private String[] containerJarPaths = new String[0];
private String[] containerArchivePaths = new String[0];
// ↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑

Client构造方法
- 删除num_containers参数的初试化，增加container_files和container_archives两个参数
- 修改构造方法的ApplicationMaster类

// 删除num_containers项，不允许用户设置containers个数，containers个数默认为1 ↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓
//opts.addOption("num_containers", true, "No. of containers on which the shell command needs to be executed");
// ↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑
// 添加container_files、container_archives的描述↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓
this.opts.addOption("container_files", true,"The files that containers will run .  Separated by comma");
this.opts.addOption("container_archives", true,"The archives that containers will unzip.  Separated by comma");
// ↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑

public DshellClient(Configuration conf) throws Exception {
        // 修改构造方法的ApplicationMaster类↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓
        this("org.apache.hadoop.yarn.applications.distributedshell.DshellApplicationMaster",conf);
        // ↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑
    }

init方法
- 增加container_files和container_archives两个参数的解析

// 初始化选项container_files、container_archives↓↓↓↓↓↓↓
this.opts.addOption("container_files", true,"The files that containers will run .  Separated by comma");
this.opts.addOption("container_archives", true,"The archives that containers will unzip.  Separated by comma");
// ↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑

run方法
- 上传container_files和container_archives两个参数指定的依赖包和缓存目录至HDFS

 // 上传container_files指定的jar包到HDFS ↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓
if (this.containerJarPaths.length != 0)
    for (int i = 0; i < this.containerJarPaths.length; i++) {
        String hdfsJarLocation = "";
        String[] jarNameSplit = this.containerJarPaths[i].split("/");
        String jarName = jarNameSplit[(jarNameSplit.length - 1)];

        long hdfsJarLen = 0L;
        long hdfsJarTimestamp = 0L;
        if (!this.containerJarPaths[i].isEmpty()) {
            Path jarSrc = new Path(this.containerJarPaths[i]);
            String jarPathSuffix = this.appName + "/" + appId.toString() +
                    "/" + jarName;
            Path jarDst = new Path(fs.getHomeDirectory(), jarPathSuffix);
            fs.copyFromLocalFile(false, true, jarSrc, jarDst);
            hdfsJarLocation = jarDst.toUri().toString();
            FileStatus jarFileStatus = fs.getFileStatus(jarDst);
            hdfsJarLen = jarFileStatus.getLen();
            hdfsJarTimestamp = jarFileStatus.getModificationTime();
            env.put(DshellDSConstants.DISTRIBUTEDJARLOCATION + i,
                    hdfsJarLocation);
            env.put(DshellDSConstants.DISTRIBUTEDJARTIMESTAMP + i,
                    Long.toString(hdfsJarTimestamp));
            env.put(DshellDSConstants.DISTRIBUTEDJARLEN + i,
                    Long.toString(hdfsJarLen));
        }
    }
// ↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑
// 上传container_archives到HDFS↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓
long hdfsArchiveLen;
String archivePathSuffix;
Path archiveDst;
FileStatus archiveFileStatus;
if (this.containerArchivePaths.length != 0) {
    for (int i = 0; i < this.containerArchivePaths.length; i++) {
        String hdfsArchiveLocation = "";
        String[] archiveNameSplit = this.containerArchivePaths[i].split("/");
        String archiveName = archiveNameSplit[(archiveNameSplit.length - 1)];
        hdfsArchiveLen = 0L;
        long hdfsArchiveTimestamp = 0L;
        if (!this.containerArchivePaths[i].isEmpty()) {
            Path archiveSrc = new Path(this.containerArchivePaths[i]);
            archivePathSuffix = this.appName + "/" + appId.toString() +
                    "/" + archiveName;
            archiveDst = new Path(fs.getHomeDirectory(),
                    archivePathSuffix);
            fs.copyFromLocalFile(false, true, archiveSrc, archiveDst);
            hdfsArchiveLocation = archiveDst.toUri().toString();
            archiveFileStatus = fs.getFileStatus(archiveDst);
            hdfsArchiveLen = archiveFileStatus.getLen();
            hdfsArchiveTimestamp = archiveFileStatus
                    .getModificationTime();
            env.put(DshellDSConstants.DISTRIBUTEDARCHIVELOCATION + i,
                    hdfsArchiveLocation);
            env.put(DshellDSConstants.DISTRIBUTEDARCHIVETIMESTAMP + i,
                    Long.toString(hdfsArchiveTimestamp));
            env.put(DshellDSConstants.DISTRIBUTEDARCHIVELEN + i,
                    Long.toString(hdfsArchiveLen));
        }
    }
}
// ↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑

4.2 ApplicationMaster类

4.2.1 ApplicationMaster源码逻辑

一个ApplicationMaster将在启动一个或过个container，在container上执行shell命令或脚本。ApplicationMaster运行逻辑为：

ResourceManager启动一个container用于运行ApplicationMaster。
ApplicationMaster连接ResourceManager，向ResourceManager注册自己。
- 向ResourceManager注册的信息有：
  - ApplicationMaster的ip:port
  - ApplicationMaster所在主机的hostname
  - ApplicationMaster的tracking url。客户端可以用tracking url来跟踪任务的状态和历史记录。
- 需要注意的是：在DistributedShell中，不需要初注册tracking url和 appMasterHost:appMasterRpcPort，只需要设置hostname。
ApplicationMaster会按照设定的时间间隔向ResourceManager发送心跳。ResourceManager的ApplicationMasterService每次收到ApplicationMaster的心跳信息后，会同时在AMLivelinessMonitor更新其最近一次发送心跳的时间。
ApplicationMaster通过ContainerRequest方法向ResourceManager发送请求，申请相应数目的container。在发送申请container请求前，需要初始化Request，需要初始化的参数有：
- Priority：请求的优先级
- capability：当前支持CPU和Memory
- nodes：申请的container所在的host（如果不需要指定，则设为null）
- racks：申请的container所在的rack（如果不需要指定，则设为null）
ResourceManager返回ApplicationMaster的申请的containers信息，根据container的状态-containerStatus，更新已申请成功和还未申请的container数目。
申请成功的container，ApplicationMaster则通过ContainerLaunchContext初始化container的启动信息。初始化container后启动container。需要初始化的信息有：
- Container id
- 执行资源（Shell脚本或命令、处理的数据）
- 运行环境
- 运行命令
container运行期间，ApplicationMaster对container进行监控。
job运行结束，ApplicationMaster发送FinishApplicationMasterRequest请求给ResourceManager，完成ApplicationMaster的注销。