YARN JVM重用功能——uber

Hadoop 1.x中的JVM重用功能

简单回顾一下Hadoop 1.x中的JVM重用功能

用户可以通过更改配置，来指定TaskTracker在同一个JVM里面最多可以累积执行的Task的数量（默认是1）。这样的好处是减少JVM启动、退出的次数，从而达到提高任务执行效率的目的。

配置的方法

通过设置mapred-site.xml里面参数mapred.job.reuse.jvm.num.tasks的值。该值默认是1，意味着TaskTracker会为每一个Map任务或Reduce任务都启动一个JVM，当任务执行完后再退出该JVM。依次类推，如果该值设置为3，TaskTracker则会在同一个JVM里面最多依次执行3个Task，然后才会退出该JVM。

Hadoop 2.x中的JVM重用功能

简述

在 Yarn（Hadoop MapReduce v2）里面，不再有参数mapred.job.reuse.jvm.num.tasks，但它也有类似JVM Reuse的功能——uber。据Arun的说法，启用该功能能够让一些任务的执行效率提高2到3倍（“we’ve observed 2x-3x speedup for some jobs”）。不过，由于Yarn的结构已经大不同于MapReduce v1中JobTracker/TaskTracker的结构，因此uber的原理和配置都和之前的JVM重用机制大不相同。

uber的原理

Yarn的默认配置会禁用uber组件，即不允许JVM重用。

我们先看看在这种情况下，Yarn是如何执行一个MapReduce job的。

首先，Resource Manager里的Application Manager会为每一个application(比如一个用户提交的MapReduce Job)在NodeManager里面申请一个container。

其次，在该container里面启动一个Application Master。container在Yarn中是分配资源的容器(内存、cpu、硬盘等)，它启动时便会相应启动一个JVM。

再次，Application Master便陆续为application包含的每一个task(一个Map task或Reduce task)向Resource Manager申请一个container。等每得到一个container后，便要求该container所属的NodeManager将此container启动，然后就在这个container里面执行相应的task。

最后，等这个task执行完后，这个container便会被NodeManager收回，而container所拥有的JVM也相应地被退出。在这种情况下，可以看出每一个JVM仅会执行一Task， JVM并未被重用。

用户可以通过启用uber组件来允许JVM重用——即在同一个container里面依次执行多个task。在mapred-site.xml文件中，改变一下几个参数的配置即可启用uber的方法：

参数	默认值	描述
mapreduce.job.ubertask.enable	false	是否启用uber功能。如果启用了该功能，则会将一个“小的application”的所有子task在同一个JVM里面执行，达到JVM重用的目的。这个JVM便是负责该application的ApplicationMaster所用的JVM（运行在其container里）。那具体什么样的application算是“小的application"呢？下面几个参数便是用来定义何谓一个“小的application"。请注意，应用程序主服务器的配置也会影响“小”定义 - yarn.app.mapreduce.am.resource.mb必须大于mapreduce.map.memory.mb和mapreduce.reduce.memory.mb以及yarn.app .mapreduce.am.resource.cpu-vcores必须大于mapreduce.map.cpu.vcores和mapreduce.reduce.cpu.vcores以启用ubertask。用户可以覆盖此值。
mapreduce.job.ubertask.maxmaps	9	map任务数的阀值，如果一个application包含的map数小于该值的定义，那么该application就会被认为是一个小的application
mapreduce.job.ubertask.maxreduces	1	reduce任务数的阀值，如果一个application包含的reduce数小于该值的定义，那么该application就会被认为是一个小的application。不过目前Yarn不支持该值大于1的情况“CURRENTLY THE CODE CANNOT SUPPORT MORE THAN ONE REDUCE”
mapreduce.job.ubertask.maxbytes	block size	application的输入大小的阀值。默认为dfs.block.size的值。当实际的输入大小不超过该值的设定，便会认为该application为一个小的application。

最后，我们来看当uber功能被启用的时候，Yarn是如何执行一个application的。

首先，Resource Manager里的Application Manager会为每一个application在NodeManager里面申请一个container。

其次，在该container里面启动一个Application Master。containe启动时便会相应启动一个JVM。

再次，如果uber功能被启用，并且该application被认为是一个“小的application”，那么Application Master便会将该application包含的每一个task依次在这个container里的JVM里顺序执行，直到所有task被执行完(“WIth ‘uber’ mode enabled, you’ll run everything within the container of the AM itself”)。这样Application Master便不用再为每一个task向Resource Manager去申请一个单独的container，最终达到了 JVM重用（资源重用）的目的。

最后，等所有task执行完后，这个container便会被NodeManager收回，而container所拥有的JVM也相应地被退出。在这种情况下，可以看出一个JVM会执行多个Task， JVM被重用。

原文链接：Yarn的JVM重用功能——uber