YARNResourceManagerHA配置的图文代码详解

YARN中的资源管理器（Resource Manager）负责整个系统的资源管理和调度，并内部维护了各个应用程序的ApplictionMaster信息，NodeManager信息，资源使用信息等。在2.4版本之后，Hadoop Common同样提供了HA的功能，解决了这样一个基础服务的可靠性和容错性问题

YARN中的资源管理器（Resource Manager）负责整个系统的资源管理和调度，并内部维护了各个应用程序的ApplictionMaster信息，NodeManager信息，资源使用信息等。在2.4版本之后，Hadoop Common同样提供了HA的功能，解决了这样一个基础服务的可靠性和容错性问题。其架构如下：

RM HA与NN HA有诸多相同之处（NameNode HA配置详解 ）：
(1). Active/Standby架构，同一时间只有一个RM处于活动状态（如上图所示）。
(2). 依赖zooKeeper实现。手动切换使用yarn rmadmin命令（类似hdfs haadmin命令)，而自动故障转移使用ZKFailoverController。但不同的是，zkfc只作为RM中一个线程而非独立的守护进程来启动。
(3). 当存在多个RM时，客户端使用的yarn-site.xml需要指定RM的列表。 客户端, ApplicationMasters (AMs)和NodeManagers (NMs) 会以轮训的方式寻找活动状态的RM，也就是说AM
s和NMs需要自己提供容错机制。如果当前活动状态的RM挂掉了，那么会继续使用轮训的方式找到新的RM。这种逻辑的实现需要在yarn.client.failover-proxy-provider中指定使用的类：org.apache.hadoop.yarn.client.RMFailoverProxyProvider
此外，新的RM可以恢复之前RM的状态（详见ResourceManger Restart )。当启动RM Restart，重启后的RM就加载之前活动RM的状态信息并继续之前RM的操作，这样应用程序定期执行检查点操作，就可以避免工作内容的丢失。在Active/standby的RM中，活动RM的状态数据需要active和standby都能访问，使用共享文件系统方法（FileSystemRMStateStore ）或者zooKeeper方法（ZKRMStateStore）。后者在同一时间只允许一个RM有写入权限。

一个常见的YARN RM HA配置如下：

	yarn.resourcemanager.ha.enabled
	true
	yarn.resourcemanager.ha.rm-ids
	rm1,rm2
	yarn.resourcemanager.hostname.rm1
	debugo01
	yarn.resourcemanager.hostname.rm2
	debugo02
	yarn.resourcemanager.recovery.enabled
	true
	yarn.resourcemanager.store.class
        org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore
	yarn.resourcemanager.zk-address
        debugo01:2181,debugo02:2181,debugo03:2181
        For multiple zk services, separate them with comma
	yarn.resourcemanager.cluster-id
	yarn-ha
	yarn.resourcemanager.ha.automatic-failover.enabled
	true
	Enable automatic failover; By default, it is enabled only when HA is enabled.
  yarn.resourcemanager.ha.automatic-failover.zk-base-path
  /yarn-leader-election
Optional setting. The default value is /yarn-leader-election
	yarn.client.failover-proxy-provider
	org.apache.hadoop.yarn.client.RMFailoverProxyProvider

同时，yarn RM服务监听地址的设置要修改成下面的方式：

yarn.resourcemanager.address.rm1
                debugo01:8132
                yarn.resourcemanager.address.rm2
                debugo02:8132
                yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm1
                debugo01:8130
                yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm2
                debugo02:8130
                yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm1
                debugo01:8131
               yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm2
                debugo02:8131
                yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1
                debugo01:8188
                yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2
                debugo02:8188

启动RM
start-yarn.sh
在standby的节点单独启动RM(也可使用start-yarn.sh脚本）

检查状态：

$ yarn rmadmin -getServiceState rm1
active
$ yarn rmadmin -getServiceState rm2
standby

访问rm2节点的nodemanager会提示
This is standby RM. Redirecting to the current active RM: http://debugo01:8188/cluster/apps
下面KILL掉rm1的resourcemanager

[hadoop@debugo01 logs]$ yarn rmadmin -getServiceState rm2
active
[hadoop@debugo01 logs]$  yarn rmadmin -getServiceState rm1
14/09/14 03:08:23 INFO ipc.Client: Retrying connect to server: debugo01/192.168.46.201:8033. 
Already tried 0 time(s); 
retry policy is RetryUpToMaximumCountWithFixedSleep(maxRetries=1, sleepTime=1000 MILLISECONDS)
Operation failed: Call From debugo01/192.168.46.201 to debugo01:8033 failed on 
connection exception: java.net.ConnectException: Connection refused; 
For more details see:  http://wiki.apache.org/hadoop/ConnectionRefused

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