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  • 容器技术在大数据场景下的应用——YARN on Docker

基于 docker swarm。

  • 日期 :2017年4月4日
  • 分类 : 容器
  • 字数 :3976 字
  • 阅读大约需要 :18 分钟
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前言

我已就该话题已在 2016 年上海 Qcon 上发表过演讲。另外 InfoQ 网站上的文字版数据中心的 YARN on Docker 集群方案 ，即本文。

项目代码开源在 Github 上：Magpie

当前数据中心存在的问题

数据中心中的应用一般独立部署，为了保证环境隔离与方便管理，保证应用最大资源  数据中心中普遍存在如下问题：

  1. 主机资源利用率低
  2. 部署和扩展复杂
  3. 资源隔离无法动态调整
  4. 无法快速响应业务

为何使用 YARN on Docker

彻底隔离队列

  • 为了合理利用 Hadoop YARN 的资源，队列间会互相抢占计算资源，造成重要任务阻塞
  • 根据部门申请的机器数量划分 YARN 集群方便财务管理
  • 更细粒度的资源分配 

统一的资源分配

  • 每个 NodeManager 和容器都可以限定 CPU、内存资源
  • YARN 资源划分精确到 CPU 核数和内存大小 

弹性伸缩性服务

  • 每个容器中运行一个 NodeManager，增减 YARN 资源只需增减容器个数
  • 可以指定每个 NodeManager 拥有的计算资源多少，按需申请资源 

给我们带来什么好处？ 

Swarm 统一集群资源调度

  • 统一资源
  • 增加 Docker 虚拟化层，降低运维成本

增加 Hadoop 集群资源利用率

  • 对于数据中心：避免了静态资源隔离

  • 对于集群：加强集群内部资源隔离

系统架构

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YARN 在 swarm 上运行的架构

比如数据中心中运行的 Hadoop 集群，我们将 HDFS 依然运行在物理机上，即 DataNode 依然部署在实体机器上，将 YARN 计算层运行在 Docker 容器中，整个系统使用二层资源调度，Spark、Flink、MapReduce 等应用运行在 YARN 上。

Swarm 调度最底层的主机硬件资源，CPU 和内存封装为 Docker 容器，容器中运行 NodeManager，提供给 YARN 集群，一个 Swarm 集群中可以运行多个 YARN 集群，形成圈地式的 YARN 计算集群。

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YARN 在 Swarm 上的架构之资源分配

具体流程

  1. swarm node 向 swarm master 注册主机资源并加入到 swarm cluster 中
  2. swarm master 向 cluster 申请资源请求启动容器
  3. swarm 根据调度策略选择在某个 node 上启动 docker container
  4. swarm node 的 docker daemon 根据容器启动参数启动相应资源大小的 NodeManager
  5. NodeManager 自动向 YARN 的 ResourceManager 注册资源一个 NodeManager 资源添加完成。

Swarm 为数据中心做容器即主机资源调度，每个 swarmnode 的节点结构如图：

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YARN 在 swarm 上的架构之单节点资源分配

一个 Swarm node 就是一台物理机，每台主机上可以起多个同类型的 docker container，每个 container 的资源都有限制包括 CPU、内存 NodeManager 容器只需要考虑本身进程占用的资源和需要给主机预留资源。假如主机是 24 核 64G，我们可以分给一个容器 5 核 12G，NodeManager 占用 4 核 10G 的资源提供给 YARN。

Kubernetes VS Swarm

关于容器集群管理系统的选型，用 Kubernetes 还是 Swarm？我们结合自己的经验和业务需求，对比如下：

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Kubernetes vs Swarm

基于以上四点，我们当时选择了 Swarm，它基本满足我们的需求，掌握和开发时常较短。

镜像制作与发布

镜像制作和发布流程如下图：

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CI 流程

用户从客户端提交代码到 Gitlab 中，需要包含 Dockerfile 文件，通过集成了 docker 插件的 Jenkins 的自动编译发布机制，自动 build 镜像后 push 到 docker 镜像仓库中，同一个项目每提交一次代码都会重新 build 一次镜像，生成不同的 tag 来标识镜像，Swarm 集群使用该镜像仓库就可以直接拉取镜像。

Dockerfile 的编写技巧

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Dockerfile 编写技巧

Dockerfile 相当于 docker 镜像的编译打包流程说明，其中也不乏一些技巧。     

很多应用需要配置文件，如果想为每次启动容器的时候使用不同的配置参数，可以通过传递环境变量的方式来修改配置文件，前提是需要写一个 bash 脚本，脚本中来处理配置文件，再将这个脚本作为 entrypoint 入口，每当容器启动时就会执行这个脚本从而替换配置文件中的参数，也可以通过 CMD 传递参数给该脚本。

启动容器的时候通过传递环境变量的方式修改配置文件：

docker run -d 
--net=mynet 
-e NAMESERVICE=nameservice 
-e ACTIVE_NAMENODE_ID=namenode29 \
-e STANDBY_NAMENODE_ID=namenode63 \
-e HA_ZOOKEEPER_QUORUM=zk1:2181,zk2:2181,zk3:2181 \
-e YARN_ZK_DIR=rmstore \
-e YARN_CLUSTER_ID=yarnRM \
-e YARN_RM1_IP=rm1 \
-e YARN_RM2_IP=rm2 \
-e CPU_CORE_NUM=5
-e NODEMANAGER_MEMORY_MB=12288 \
-e YARN_JOBHISTORY_IP=jobhistory \
-e ACTIVE_NAMENODE_IP=active-namenode \
-e STANDBY_NAMENODE_IP=standby-namenode \
-e HA=yes \
docker-registry/library/hadoop-yarn:v0.1 resourcemanager

最后传递 Resource Manager 或者 Node Manager 参数指定启动相应的服务。

集群管理

我开发的命令行工具magpie ，也可以通过其他开源可视化页面来管理集群，比如 shipyard。

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Shipyard

自定义网络

Docker 容器跨主机互访一直是一个问题，Docker 官方为了避免网络上带来的诸多麻烦，故将跨主机网络开了比较大的口子，而由用户自己去实现。我们开发并开源了 Shrike 这个 docker 网络插件，大家可以在这里下载到：GitHub - docker-ipam-plugin

目前 Docker 跨主机的网络实现方案也有很多种，主要包括端口映射、ovs、fannel 等。但是这些方案都无法满足我们的需求，端口映射服务内的内网 IP 会映射成外网的 IP，这样会给开发带来困惑，因为他们往往在跨网络交互时是不需要内网 IP 的，而 ovs 与 fannel 则是在基础网络协议上又包装了一层自定义协议，这样当网络流量大时，却又无端的增加了网络负载，最后我们采取了自主研发扁平化网络插件，也就是说让所有的容器统统在大二层上互通。架构如下：

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YARN 网络

 

我们首先需要创建一个 br0 自定义网桥，这个网桥并不是通过系统命令手动建立的原始 Linux 网桥，而是通过 Docker 的 cerate network 命令来建立的自定义网桥，这样避免了一个很重要的问题就是我们可以通过设置 DefaultGatewayIPv4 参数来设置容器的默认路由，这个解决了原始 Linux 自建网桥不能解决的问题。用 Docker 创建网络时我们可以通过设置 subnet 参数来设置子网 IP 范围，默认我们可以把整个网段给这个子网，后面可以用 ipamdriver（地址管理插件）来进行控制。还有一个参数 gateway 是用来设置 br0 自定义网桥地址的，其实也就是你这台宿主机的地址。

docker network create 
--opt=com.docker.network.bridge.enable_icc=true
--opt=com.docker.network.bridge.enable_ip_masquerade=false
--opt=com.docker.network.bridge.host_binding_ipv4=0.0.0.0
--opt=com.docker.network.bridge.name=br0
--opt=com.docker.network.driver.mtu=1500
--ipam-driver=talkingdata
--subnet=容器IP的子网范围
--gateway=br0网桥使用的IP,也就是宿主机的地址
--aux-address=DefaultGatewayIPv4=容器使用的网关地址
mynet

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IPAM 插件

IPAM 驱动是专门管理 Docker 容器 IP 的，Docker 每次启停与删除容器都会调用这个驱动提供的 IP 管理接口，然后 IP 接口会对存储 IP 地址的 Etcd 有一个增删改查的操作。此插件运行时会起一个 UnixSocket, 然后会在docker/run/plugins目录下生成一个.sock 文件，Dockerdaemon 之后会和这个 sock 文件进行沟通去调用我们之前实现好的几个接口进行 IP 管理，以此来达到 IP 管理的目的，防止 IP 冲突。 

通过 Docker 命令去创建一个自定义的网络起名为mynet，同时会产生一个网桥 br0，之后通过更改网络配置文件（在/etc/sysconfig/network-scripts/下 ifcfg-br0、ifcfg-默认网络接口名）将默认网络接口桥接到 br0 上，重启网络后，桥接网络就会生效。Docker 默认在每次启动容器时都会将容器内的默认网卡桥接到 br0 上，而且宿主机的物理网卡也同样桥接到了 br0 上了。其实桥接的原理就好像是一台交换机，Docker 容器和宿主机物理网络接口都是服务器，通过 vethpair 这个网络设备像一根网线插到交换机上。至此，所有的容器网络已经在同一个网络上可以通信了，每一个 Docker 容器就好比是一台独立的虚拟机，拥有和宿主机同一网段的 IP，可以实现跨主机访问了。

性能瓶颈与优化

大家可能会担心自定义网络的性能问题，为此我们用 iperf 进行了网络性能测试。我们对比了不同主机容器间的网速，同一主机上的不同容器和不同主机间的网速，结果如下表：

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网络性能对比

从表中我们可以看到，在这一组测试中，容器间的网速与容器是在想通主机还是在不同主机上的差别不大，说明我们的网络插件性能还是很优异的。 

Hadoop 配置优化 

因为使用 docker 将原来一台机器一个 nodemanager 给细化为了多个，会造成 nodemanager 个数的成倍增加，因此 hadoop 的一些配置需要相应优化。

- yarn.nodemanager.localizer.fetch.thread-count 随着容器数量增加，需要相应调整该参数
- yarn.resourcemanager.amliveliness-monitor.interval-ms 默认1秒，改为10秒，否则时间太短可能导致有些节点无法注册
- yarn.resourcemanager.resource-tracker.client.thread-count 默认50，改为100，随着容器数量增加，需要相应调整该参数
- yarn.nodemanager.pmem-check-enabled 默认true，改为false，不检查任务正在使用的物理内存量
- 容器中hadoop ulimit值修改，默认4096，改成655350

集群监控 

如果使用 shipyard 管理集群会有一个单独的监控页面，可以看到一定时间段内的 CPU、内存、IO、网络使用状况。

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集群监控

关于未来

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YARN 的未来
 

我们未来规划做的是DC/OS，基于Docker的应用自动打包编译分发系统，让开发人员可以很便捷的申请资源，上下线服务，管理应用。要达到这个目标还有很多事情要做：

  • Service Control Panel：统一的根据服务来管理的 web 页面
  • Loadbalance：容器根据机器负载情况自动迁移
  • Scheduler：swarm 调度策略优化
  • 服务配置文件：提供镜像启动参数的配置文件，所有启动参数可通过文件配置
  • 监控：服务级别的监控

后记

这篇文章写好的时候是 2016 年 10 月，距离现在我添加前言和后记的已经快半年时间了，这段时间内业界也发生了很多变化，比如 docker 推出 CE 和 SE 版本，Kubernetes 发布了 1.6 版本，人工智能依然大热，在可预见的未来，可以说Kubernetes 一定会远远超越 Docker 成为容器编排领域的王者，这是毋庸置疑的，对于 docker 17.03-CE 我也研究过了一段时间，其 disgusting 的 plugin 让我对于 Docker 的编排已经失去信心。

其实当时容器在大数据场景下的应用并不是很多，毕竟 Hadoop 那套笨重的东西放在容器下运行，上生产环境实属不易。如果说做原型验证、研发测试那还可以。这样就大大限制了容器技术在大数据场景下的应用场景。使用容器的编排调度来实现大数据集群的资源优化有点舍本逐末，如果真的要优化集群资源利用率的话，应该让不同的应用混跑，而不应该让集群之间资源隔离，比如 Web 应用跟大数据应用混布。目前的这种YARN on Docker方案实质上是将原来的整体 Hadoop YARN 集群划分成多个不同的 YARN，将存储和计算分离了。其实这跟Nutanix的超融合架构有点像，Nutanix 是由前 Google 的工程师创立的，解决虚拟化计算环境下的存储问题，也是将存储和计算分离，共享存储，计算根据需要调度。事实上 Yahoo 已经有解决 Hadoop 集群的资源细粒度分配和调度问题的方案，这应该是从 YARN 的 scheduler 层来处理。

Swarm 已死，Swarmkit 将继续发展，Docker 的 Swarm Mode 还会在艰难中前行，目前看到的趋势仍然是模仿 Kubernentes 为主，没有自己鲜明的特色（除了部署管理方便意外，谁让它就集成在了 Docker 里呢，就像当年 Windows 集成 IE 打败 Netscape，不过这不会再此上演了），Kubernentes 又是一个通用的资源调度框架，它的最小资源划分是Pod而不是 Docker，它还可以运行 rkt、containerd。

上周起我开始将注意力全部转移到了 Kubernentes，以后请关注我的Kuberentes 实践 相关文章。

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