大数据 RM YARN 高可用机制

在大数据领域中，RM（ResourceManager）是YARN（Yet Another Resource Negotiator）框架中的关键组件，负责集群资源的管理和作业的调度。为了实现RM的高可用性，可以采取以下机制和策略：1、Active-Standby模式：通过将多个ResourceManager组成主备集群，实现高可用性。主要包括一个活动（Active）RM和一个备用（Standby）RM。Active RM负责集群的资源管理和作业调度，而Standby RM处于等待状态。通过使用ZooKeeper等分布式协调服务，Active RM和Standby RM之间实现状态的同步和故障切换。当Active RM发生故障或不可用时，Standby RM会接管其职责，成为新的Active RM。2、ZooKeeper协调服务：ZooKeeper是一个分布式协调服务，常用于实现RM高可用性。ResourceManager节点与ZooKeeper建立连接，并通过在ZooKeeper中创建临时节点来报告其状态。通过监视这些节点，ZooKeeper可以检测到RM的故障或不可用，并触发故障切换过程。3、故障切换（Failover）：当Active RM发生故障或不可用时，Standby RM会接管其职责。在故障切换期间，Standby RM需要恢复RM的状态信息，包括已提交的应用程序、容器状态等。为了实现快速的故障切换，可以使用备份存储（如共享存储或HDFS）来保存RM的元数据，以便在切换时进行恢复。4、容器恢复：YARN中的应用程序以容器的形式运行在工作节点上。当容器发生故障或节点发生故障时，YARN会自动重新启动容器，以确保应用程序的连续性和可靠性。这种容器恢复机制可以有效地处理容器和节点故障的情况。5、监控和告警：为了实现高可用性，监控和告警系统是必不可少的。通过实时监控RM的运行状态、资源利用率、作业队列等指标，并设置适当的告警机制，可以及时检测到故障或异常情况，并采取相应的措施。综上所述，通过Active-Standby模式、ZooKeeper协调服务、故障切换、容器恢复以及监控和告警等机制，可以实现YARN中ResourceManager（RM）的高可用性，确保集群资源的可靠管理和作业的持续调度。