Corona 笔记

2013-05-12 by Leon

Corona 初探

本周关注了一下另一种号称下一代MapReduce的框架：Corona。它是facebook的开源框架，代码在：

https://github.com/facebook/hadoop-20/tree/master/src/contrib/corona

Cornna的设计需求与Apache的YARN框架十分相似，它的发布文档：

“Under the Hood: Scheduling MapReduce jobs more efficiently with Corona”

其中提到，当前Map-Reduce所使用的single Job Tracker在Facebook的运行环境下已经遇到瓶颈，在Hadoop Corona中，集群的资源是由central Cluster Manager统一分配调度，每个job拥有各自单独的Corona Job Tracker，这些与YARN框架的设计思路非常相近，解决了Map-Reduce中存在的扩展性、单点故障等不足。

相比于YARN，Corona似乎更贴近Map-Reduce的原版，其代码在原版Map-Reduce基础上修改而来，似乎更贴近原有Map-Reduce的用户；另一大优势在于Corona所采用的Push-based通信机制，在原版Map-Reduce和YARN中，采用轮询方式使client获取信息，比如心跳机制，当规模过大后，会产生一定延迟，而Corona采用Push-based通信机制，server直接把信息推送至client，为实现这一通信机制，Corona似乎采用了更多的通信协议（待考证）。

Corona相比与Yarn的缺点也是由于它更贴近原版所产生，比如Corona不能提供Yarn的用户设置所需内存、CPU等特性；任务调度中仍采用slot作为资源分配元，资源利用率不如Yarn；Corona也不支持Yarn那种灵活的多计算框架支持，因为它的TaskTracker还是执行Map和Reduce task。总的来说，Corona更像是对原版Map-Reduce的升级，从代码量上也可见一斑，Yarn的代码十五万行代码完全重构，与原版Map-Reduce没有任何复用，而Corona相对原版有大量的重复，更接近与改进了部分框架的升级。

Corona说明书上宣称的特点：

Better scalability and cluster utilization
Lower latency for small jobs
Ability to upgrade without disruption
Scheduling based on actual task resource requirements rather than a count of map and reduce tasks

Corona的基本组件

Corona架构： Corona

Cluster Manager 类似于YARN中的Resource Manager，负责资源分配和调度。Cluster Manager掌握着各个节点的资源使用情况，并将资源分配给各个作业（默认调度器为Fair Scheduler）。同YARN中的Resource Manager一样，Resource Manager是一个高度抽象的资源统一分配与调度框架，它不仅可以为MapReduce，也可以为其他计算框架分配资源。
Corona Job Tracker 类似于YARN中的Application Master，用于作业的监控和容错，它可以运行在两个模式下：1）作为JobClient，用于提交作业和方便用户跟踪作业运行状态 2）作为一个Task运行在某个TaskTracker上。与MRv1中的Job Tracker不同，每个Corona Job Tracker只负责监控一个作业。
Corona Task Tracker 类似于YARN中的Node Manager，它的实现重用了MRv1中Task Tracker的很多代码，它通过心跳将节点资源使用情况汇报给Cluster Manager，同时会与Corona Job Tracker通信，以获取新任务和汇报任务运行状态。
Proxy Job Tracker 用于离线展示一个作业的历史运行信息，包括Counter、metrics、各个任务运行信息等。

Corona框架的搭建（single node）

Source：

https://github.com/facebook/hadoop-20/tree/master/src/contrib/corona

Building

Start in the hadoop-20 parent path and compile the code with:

ant -Dversion=0.20 clean jar bin-package

Starting up the cluster

First, set up the required environment and useful aliases.

source singleNodeHadoop/singleNodeSwitch.sh corona

If this is the first time, format the namespace in /tmp with

hadoop namenode -format
Start HDFS:
start-dfs
Start Corona:
start-corona

There are corresponding commands to stop the clusters stop-dfs

stop-corona

At this point you will be able to look at the local Corona Cluster Manager UI.

Example Job

export HADOOP_CLASSPATH=$HADOOP_HOME/build/contrib/corona/lib/libthrift-0.7.0.jar hadoop jar build/hadoop-0.20-examples.jar sleep -Dmapred.fairscheduler.pool=group_a.pool_sla -m 10 -r 2

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