本文我们来对 YARN 的 Linux Container Executor 进行一次非常详细的解析。
LCE 详解
一、 什么是 LCE？它的定位是什么？
Linux Container Executor 是 Apache Hadoop YARN 框架中一种关键的 Container Executor 实现。
- 核心职责：Container Executor 是 YARN NodeManager 的一个组件，它负责在物理机或虚拟机上安全地启动和清理 YARN 容器进程。它是 YARN 与底层操作系统之间的“桥梁”。
- LCE 的独特之处：与最简单的 DefaultContainerExecutor（几乎无隔离）不同，LCE 利用 Linux 内核的原生特性 来为每个 YARN 容器提供资源隔离和一定的运行隔离。它的目标是让 YARN 能够以一种类似容器的方式运行任务，而不依赖于 Docker 这样的重型工具。
简单来说，LCE 是 YARN 在云原生时代之前，实现生产级资源管理和多租户隔离的核心技术。
二、 LCE 的核心工作原理
LCE 的本质是一个由 C 语言编写的、设置了特殊权限的二进制可执行文件。它通过操控 Linux 内核的以下两大机制来实现隔离：
1. cgroups - 资源隔离
cgroups 是 Linux 内核的一个功能，用于限制、记录和隔离一组进程所使用的物理资源。
- 内存 (
memory)：
- LCE 为每个容器创建一个 cgroup，并设置
memory.limit_in_bytes参数。 - 当容器进程尝试使用的内存超过此硬性限制时，Linux 内核的 OOM Killer 会被触发，强制终止该容器中最“罪魁祸首”的进程（通常是 Java 进程）。这对应了 YARN 中常见的
Container killed due to memory usage错误。
- CPU (
cpu/cpuacct)：
- CPU 份额：通过
cpu.shares来设置。这不是一个绝对的上限，而是一个优先级权重。例如，一个设置了 1024 shares 的容器，在 CPU 竞争时获得的时长是设置了 512 shares 容器的两倍。 - CPU 硬上限：通过
cpuset.cpus可以将容器绑定到特定的 CPU 核上，实现严格的 CPU 隔离和避免上下文切换开销。这对于性能敏感的作业非常有用。 - CPU 时间统计：
cpuacct控制器用于报告容器使用的 CPU 时间。
- 磁盘 I/O (
blkio)：
- 可以限制容器对块设备（如硬盘）的读写速率，防止某个容器耗尽整个节点的 I/O 带宽。
2. namespaces - 环境隔离
namespaces 负责对全局系统资源进行封装，使得在一个 namespace 中的进程拥有独立的资源视图，仿佛运行在一个独立的系统中。
- PID namespace：容器内的进程只能看到自己 namespace 内的进程，其 PID 从 1 开始编号。这提供了进程树的隔离。
- Network namespace (可选)：为容器提供独立的网络设备、IP 地址、端口范围、路由表等。注意：在早期 YARN 版本中，默认不启用网络隔离，因为这会增加与 Hadoop 生态其他组件（如 HDFS）通信的复杂性。启用后需要进行额外配置。
- Mount namespace：容器拥有独立的文件系统挂载点视图，不会看到宿主或其他容器的挂载信息。
- UTS namespace：允许容器拥有自己的主机名和域名。
- User namespace (较少使用)：映射容器内外的 UID/GID，增强安全性。
三、 LCE 的架构与执行流程
- 用户提交应用：用户通过
yarn jar或 REST API 向 ResourceManager 提交应用。 - 资源分配：ResourceManager 进行调度，决定在哪个 NodeManager 上启动 ApplicationMaster 和任务容器。
- NodeManager 接收指令：NodeManager 从 ResourceManager 收到启动容器的指令。
- 调用 LCE：NodeManager 不以目标用户身份直接启动 Java 进程，而是调用配置好的 LCE 二进制文件（
container-executor）。 - LCE 执行特权操作：
- LCE 二进制文件具有
setuid权限（属主通常是root），它以 root 权限 运行。 - 它根据配置和指令，进行一系列操作：
- 创建 cgroup：在对应的 cgroup 子系统下为容器创建目录。
- 设置资源限制：向 cgroup 文件（如
memory.limit_in_bytes）写入限制值。 - 切换用户：使用
seteuid等系统调用，从 root 切换到容器指定的运行用户（如yarn）。这是为了安全，防止用户代码以 root 权限运行。 - 准备环境：设置工作目录、环境变量等。
- 启动进程：最终，
fork并exec目标进程（如 Java 虚拟机）。这个子进程会自动继承其父进程（LCE）的 namespaces 和 cgroups 设置，从而“活在”一个被隔离的容器中。
- 进程运行：容器进程在隔离的环境中运行。
- 清理：当容器结束时，NodeManager 会再次调用 LCE 来清理 cgroup 和任何其他资源。
四、 LCE 的关键配置
LCE 的配置主要涉及两个文件：
container-executor.cfg：
这是 LCE 二进制文件本身的配置文件，通常位于$HADOOP_HOME/etc/hadoop/或类似路径。
# LCE 二进制文件所在的目录
yarn.nodemanager.linux-container-executor.path=/path/to/bin/container-executor
# 容器运行时使用的 cgroup 层级结构
yarn.nodemanager.linux-container-executor.cgroups.hierarchy=/hadoop-yarn
# 允许使用 LCE 的用户和组（通常是 yarn 用户）
yarn.nodemanager.linux-container-executor.group=yarn
# 是否启用 cgroup 的 memory 子系统
yarn.nodemanager.linux-container-executor.cgroups.mount=true
yarn.nodemanager.linux-container-executor.cgroups.strict-resource-usage=true
# 允许运行的容器用户列表（白名单）
yarn.nodemanager.linux-container-executor.allowed.system-users=user1,user2,yarn
# 用于存储容器临时文件的目录，需要特定权限
yarn.nodemanager.linux-container-executor.dirs.handler.class=org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.LinuxContainerExecutorDirectoriesHandleryarn-site.xml：
在 YARN 的主配置文件中，需要告诉 NodeManager 使用 LCE。
<property>
<name>yarn.nodemanager.container-executor.class</name>
<value>org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.LinuxContainerExecutor</value>
</property>五、 LCE 的优缺点
优点：
- 轻量级：直接使用内核特性，无需额外的守护进程（如 Docker Daemon），启动速度快，资源开销小。
- 成熟稳定：在 Hadoop 生态中经过多年实践检验，非常可靠。
- 与 Hadoop 生态无缝集成：特别是与 HDFS 的本地认证和 Kerberos 安全集成得很好。
- 资源控制精确：能够对 CPU、内存等核心资源进行有效和可预测的限制。
缺点：
- 环境一致性差：容器依赖宿主机节点的底层环境（如 Java 版本、库文件）。这也就是常说的“它在我这儿能跑，在你那儿为啥不行？”的问题。
- 依赖管理复杂：需要将应用依赖（如 Jar 包、Python 环境）通过分布式缓存（
-archives，-files）分发到各个节点，管理繁琐。 - 网络隔离配置复杂：默认不启用，启用后需要精细的网络配置。
- 镜像构建和分发能力弱：不像 Docker 那样有强大的镜像分层、构建和分发生态。
- 与云原生趋势脱节：业界主流已转向以 Kubernetes 为代表的、以镜像为核心的云原生范式。
总结
LCE 是 YARN 为了在大数据领域实现多租户、资源隔离和安全性而设计的一个精巧的“内核级”解决方案。 它在 Docker 和 Kubernetes 普及之前，是构建大规模、共享式 Hadoop 集群的基石技术。
然而，随着以 Docker 镜像 为代表的环境一致性和以 Kubernetes 为代表的声明式编排成为云原生时代的主流，LCE 所代表的“轻量级进程隔离+分布式文件分发”模式在易用性和现代化方面逐渐显现出不足。这也是为什么 Flink、Spark 等社区都在大力推动其与 Kubernetes 原生集成的原因。
