2021SC@SDUSC
本篇我将对hadoop-tools中的Resource Estimator Service进行分析
Resource Estimator Service
概念：
原因：
对企业集群来说，估算工作资源需求仍然是一个重要且具有挑战性的问题。不断增加的工作负载复杂性放大了这一点，即从传统的批处理作业到交互式查询，再到流式传输和最近的机器学习作业。这导致作业依赖于多个计算框架，如Tez、MapReduce、Spark等。，集群的共享特性进一步加剧了这个问题。当前最先进的解决方案依赖于用户专业知识来估计作业的资源需求(例如:减压器数量或容器内存大小等)。)，既繁琐又低效。
集群工作负载中，很大一部分是重复作业，所以该方法就是提出的一个框架不可知的黑盒解决方案，自动对重复作业进行资源需求估计。
目的：
- 对于定期作业，分析其历史日志并预测其新运行的资源需求。
- 支持各种类型的作业日志。
- 扩展到万亿字节的作业日志。
体系架构：
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Hadoop-resourceestimator主要由三个模块组成:Translator, SkylineStore and Estimator.
1.ResourceSkyline用于描述作业在其生命周期内的资源利用率。更具体地说，它使用RLESparseResourceAllocation来记录容器分配信息。RecurrenceId用于标识循环管道的特定运行。管道可以由多个作业组成，每个作业都有一个资源麒麟以表征其资源利用。
2.Translator 分析作业日志，提取他们的?ResourceSkylines 并且存储到SkylineStore.SingleLineParser解析日志流中的一行，并提取?ResourceSkyline.由于作业日志可能有各种格式，因此需要不同的单线分析器实现方式，日志分析器启动单线分析器基于用户配置。目前Hadoop-resourceestimator提供了两种实现单线分析器：NativeSingleLineParser支持优化的本机格式，并且RMSingleLineParser解析Hadoop系统中生成的YARN ResourceManager logs。
3.SkylineStore作为Hadoop-resourceestimator的存储层，由两部分组成。HistorySkylineStore由提取翻译者存储ResourceSkylines。它支持四个操作:添加历史、删除历史、更新历史和获取历史。添加历史记录追加?new?ResourceSkylines ，而更新历史记录会删除所有?ResourceSkylines，并重新插入新的?ResourceSkylinesPredictionSkylineStore存储预测的RLESparseResourceAllocation由估计器生成。它支持两个操作:添加估计和获取估计。
4.Estimator根据循环管道的历史运行预测其资源需求，将预测存储到the?SkylineStore 并对YARN (YARN-5326)进行循环资源预留。Solver阅读所有历史ResourceSkylines并预测其新的资源需求RLESparseResourceAllocation。目前Hadoop-resourceestimator提供了LPSOLVER进行预测(线性规划模型的细节可以在论文中找到)。还有一个基本解算器将预测的资源需求转化为ReservationSubmissionRequest它被不同的求解器实现用来在纱上进行循环资源预留。
5.ResourceEstimationServiceHadoop-resourceestimator包装成一个微服务，可以很容易地部署在集群中。它提供了一组REST APIs，允许用户解析指定的作业日志，查询pipeline的历史ResourceSkylines，查询管道的预测资源需求，并运行?SOLVER如果预测不存在，删除ResourceSkylines?in the?SkylineStore.
userge
这里让$HADOOP_ROOT表示Hadoop安装目录。如果你自己构建Hadoop，$HADOOP_ROOT存在Hadoop-dist/target/Hadoop-$ VERSION。资源估计器服务的位置，$ ResourceEstimatorServiceHome，是$ HADOOP _ ROOT/share/HADOOP/tools/resource estimator。它包含3个文件夹:容器,主配置文件和数据。请注意，用户可以使用默认配置的资源估算器服务。
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容器包含资源估算器服务的运行脚本。
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主配置文件:包含资源估算器服务的配置文件。
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数据包含用于运行资源估算器服务示例的示例日志。
启动估算器
首先，复制配置文件(位于$ resourcestimatservicehome/conf/)到$HADOOP_ROOT/etc/hadoop。
启动估算器的脚本是起始估计量。
$ CD $ resourcestimatservicehome $ bin/start-estimator . sh启动web服务器，用户可以通过REST APIs使用资源估算服务。
运行估算器
资源估计器服务的URI是http://0.0.0.0，默认服务端口为9998(在中配置$ resourcestimaltervicehome/conf/resource estimator-config . XML).在…里$ resourcestimatservicehome/data，有一个示例日志文件resourceEstimatorService.txt其中包含两次运行的tpch_q12查询作业的日志。
- 解析作业日志:POST http://URI:port/resource estimator/translator/LOG _ FILE _ DIRECTORY
发送POST http://0 . 0 . 0 . 0:9998/resource estimator/translator/data/resource estimator service . txt。底层估计器将从日志文件中提取资源线，并将它们存储在作业历史数据库中。
- 查询作业的历史history ResourceSkylines:GET http://URI:port/resource estimator/skylinestore/history/{ pipeline id }/{ runId }
发送GET http://0 . 0 . 0 . 0:9998/resource estimator/sky linestore/history/*/*，底层估计器将返回历史上所有的记录。您应该能够看到两次运行tpch_q12的history ResourceSkylines:tpch_q12_0和tpch_q12_1。请注意，两者都有pipelineId和runId字段支持通配符操作。
- 预测作业的资源天际线需求:GET http://URI:port/resource estimator/estimator/{ pipeline id }
发送http://0 . 0 . 0 . 0:9998/resource estimator/estimator/tpch _ q12，底层估算器将根据作业的历史资源线预测新运行的作业资源需求，并将预测的资源需求存储到作业估算天际线存储。
- 查询作业的估计资源天际线:GET http://URI:port/resource estimator/skylinestore/estimation/{ pipeline id }
发送http://0 . 0 . 0 . 0:9998/resource estimator/sky linestore/estimation/tpch _ q12，底层估计器将返回tpch_q12作业的历史资源需求估计。请注意，对于jobEstimation SkylineStore，它不支持通配符操作。
- 删除作业的历史资源skyline:DELETE http://URI:port/resource estimator/skylinestore/history/{ pipelineId }/{ runId }
发送http://0 . 0 . 0 . 0:9998/resource estimator/sky linestore/history/tpch _ q12/tpch _ q12 _ 0，底层估计器将删除tpch_q12_0的ResourceSkyline记录。重新发送GET http://0 . 0 . 0 . 0:9998/resource estimator/sky linestore/history/*/*，基础估计器将只返回tpch_q12_1的ResourceSkyline。
运行估算器：
停止估算器的脚本是停止估计量。
$ CD $ resourcestimatorservicehome $ bin/stop-estimator . sh
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