云中基于YARN的Hadoop集群操作实践

"这篇文档是Abhishek Modi在2016年Hadoop峰会上的演讲，主题为《云环境中基于YARN的Hadoop集群操作化》。Abhishek Modi是Qubole Yarn和Hadoop团队的首席开发者，他讨论了Qubole如何在云中运行Hadoop，Qubole的架构，以及临时Hadoop集群的相关挑战和解决方案。" 在当今的大数据时代，Hadoop已经成为处理海量数据的关键工具。Qubole作为一家大数据服务公司，每月处理超过300PB的数据，拥有超过100个客户，每个客户有超过1000名活跃用户，并且每月完成超过100万个Hadoop作业，启动超过8,000个Hadoop集群，展现了其在大数据处理领域的强大能力。 Qubole的架构是基于云的，它提供了一个SaaS平台，通过Qubole UI与用户交互。这个架构由多个Hadoop集群组成，每个集群都在云存储之上运行。Qubole REST API使得用户能够方便地与这些集群进行交互，进行工作负载的调度和管理。 演讲中提到的临时（Ephemeral）Hadoop集群是一种针对云环境优化的解决方案。这种集群仅在需要时启动，执行完任务后立即终止，以优化资源利用率。它们使用云存储来保存作业输入和输出，根据工作负载自动扩展，而且能够记录作业历史和日志在持久化位置，以确保数据的安全和可追溯性。然而，这种模式也带来了挑战，比如YARN的自动缩放功能需要适应这种短暂的云节点。 在YARN的自动缩放方面，当用户提交MapReduce作业时，YARN的资源管理器会分配容器来运行任务。随着任务的进度，YARN需要向上扩展，即增加更多的节点以满足资源需求。然而，在临时集群中，这需要集群管理器能够快速有效地添加新节点，并确保新加入的NodeManager可以无缝集成，提供C1、C2、C3和C4等容器资源，以支持任务的顺利执行。 在应对这些挑战的过程中，Qubole可能采用了如优化YARN和HDFS配置，使其更好地适应云环境中的动态资源分配，以及改进作业调度策略以减少启动和关闭节点的时间，从而提高整体效率和性能。 这篇演讲深入探讨了如何在云环境中高效地管理和运行基于YARN的Hadoop集群，特别是对于临时集群的自动化管理和扩展问题，对于理解和优化云上的大数据处理流程具有重要的指导价值。