为解决扩展性瓶颈雅虎计划重构Hadoop-MapReduce

最近雅虎开发者博客发了一篇介绍Hadoop重构计划的文章。因为他们发现当集群的规模达到4000台机器的时候，Hadoop遭遇到扩展性的瓶颈，目前他们正准备开始对Hadoop进行重构。


Mapreduce面临的瓶颈


从集群大小和工作量中观察到的趋势是，MapReduce的JobTracker需要彻底改革，以解决其可扩展性，内存消耗，线程模型，可靠性和性能的几个缺陷。Mapreduce在过去5年框架不断的修复过程中发现成本在不断增加。目前Hadoop各个模块的紧耦合使得在现有设计的基础上继续改进变得举步维艰。这一点早已在社区内达成共识，所以他们正准备开始对Hadoop进行重构。不过从操作的角度来看，任何轻微的或修复Bug带来的巨大改动都会让Hadoop MapReduce强制进行全系统的升级。


下一代MapReduce构思


据该博客文章表示，新架构的主要思想是把原来JobTracker的功能一分为二：ResourceManager管理资源的分配，ApplicationMaster管理任务监控和调度。ResourceManager与原有的JobTracker类似，作为整个集群的控制中心；而ApplicationMaster则是每个application都有一个单独的实例，application是用户提交的一组任务，它可以由一个或多个job组成。每台slave运行一个NodeManager实例，功能类似于原来的TaskTracker。






1.层次化的管理


目前Hadoop的资源管理和任务调度都是在JobTracker中进行的，它需要复制所有task的资源分配和调度。而task是非常微观的调度单位，通常每个job都会产生成百上千个task，而系统同一时刻又会有大量的job同时运行，这让JobTracker的管理负担变得非常繁重。新架构将这一管理任务下放到各个ApplicationMaster，ResourceManager只管理每个application的资源分配。这样即使系统中存在很多application，ResourceManager的负担也能控制在一个合理的程度；这也是新架构最大的优势。


2.ApplicationMaster应该在Master还是Slave上运行？


新架构实际上将管理和调度的任务转移到ApplicationMaster上来，如果ApplicationMaster所在的节点挂掉，整个任务都需要重做。原来JobTracker可以跑在相对稳定的Master上，出错概率低；现在ApplicationMaster跑在好些Slave上，出错的概率就非常高了。而且新架构打破了原来简单的Master-Slave模型，节点之间的通讯和依赖关系变得更加复杂，增加了网络优化的难度。如果把ApplicationMaster全都放在Master上执行，则Master的负担会非常重（需要处理各种持续性的heartbeat和爆发性的如getTaskCompletionEvents这样的rpc请求），不过这个问题可以通过分布式的Master解决（Google已经实现）。


3.资源管理方式


原来单纯地以简单静态的slot作为资源单位确实不能很好描述集群的资源状况。新架构将更细粒度地控制CPU，内存，磁盘，网络这些资源。每个task都将在Container中执行，并只能使用其所分配到的系统资源。资源的分配可以用静态估计动态调整的方式实现。


4.支持其他编程模型


由于任务的管理和调度都由ApplicationMaster进行，ApplicationMaster又相对独立于系统的其他模块，用户甚至可以部署自己的ApplicationMaster，实现对其他编程模型的支持。这使得其他不大适合用MapReduce实现的应用程序也能在同一个Hadoop集群中运行。


可伸缩性实现


可伸缩性对当前的硬件发展趋势是非常重要的，目前MapReduce集群已经有4000台主机。然而2009年的集群中的4000台主机（8核心，16GB内存，4TB硬盘）只有2011年集群中4000台主机（16核心，48GB内存，24TB内存）一半的处理能力。此外，考虑到运营成本，迫使集群中运行6000台主机，以后可能会更多。


可用性实现


ResourceManager —— ResourceManager使用Apache的ZooKeeper实现故障转移。当ResourceManager失败时，可以通过Apache的ZooKeeper迅速恢复集群状态。在故障转移后，所有队列运行的应用程序都会重新启动。


ApplicationMaster —— MapReduce的NextGen支持为ApplicationMaster应用进行特定的检查。MapReduce的ApplicationMaster可以从失败中恢复，通过自身恢复到HDFS保存的状态。


兼容性实现


MapReduce的NextGen使用Wire-兼容协议（wire-compatible protocols）来允许不同版本的服务器和客户端进行信息交换。在未来的版本中，这一特性将一直保留，以保证集群升级后仍然兼容。


集群实现


MapReduce NextGen Resource使用常规的概念调度并将资源分配给各个应用程序。集群中的每台机器概念上都是由资源组成的，如内存，I/O带宽等。


支持其他的编程模型


MapReduce的NextGen提供了一个完全通用的计算框架，以支持MapReduce和其他范例。


该架构最终允许用户能够实现自定义ApplicationMaster，它可以要求ResourceManager的资源利用他们。因此，它支持多种编程，如MapReduce，MPI，Master-Worker以及Iterative models在Hadoop上。并允许为每个应用使用适当的框架。这对于应用程序（如K-Means, Page-Rank）在自定义框架外运行MapReduce。


结论


Apache的Hadoop，特别是Hadoop的MapReduce是一个非常成功的开源的处理大数据集的项目。我们建议Hadoop的MapReduce提高可用性、提高集群使用，并提供范式的编程架构以及


实现快速的发展。Yahoo将和Apache基金会一起将Hadoop在处理大数据的能力提高到一个新水平。



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