`
乡里伢崽
  • 浏览: 111950 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 深圳
社区版块
存档分类
最新评论

Hadoop YARN配置参数剖析(5)—Capacity Scheduler相关参数Hadoop YARN配置参数剖析(5)—Capacity Schedul

    博客分类:
  • yarn
 
阅读更多
Capacity Scheduler是YARN中默认的资源调度器。

想要了解Capacity Scheduler是什么,可阅读我的这篇文章“Hadoop Capacity Scheduler分析”。

在Capacity Scheduler的配置文件中,队列queueX的参数Y的配置名称为yarn.scheduler.capacity.queueX.Y,为了简单起见,我们记为Y,则每个队列可以配置的参数如下:

1.  资源分配相关参数

(1)  capacity:队列的资源容量(百分比)。 当系统非常繁忙时,应保证每个队列的容量得到满足,而如果每个队列应用程序较少,可将剩余资源共享给其他队列。注意,所有队列的容量之和应小于100。

(2)  maximum-capacity:队列的资源使用上限(百分比)。由于存在资源共享,因此一个队列使用的资源量可能超过其容量,而最多使用资源量可通过该参数限制。

m  minimum-user-limit-percent:每个用户最低资源保障(百分比)。任何时刻,一个队列中每个用户可使用的资源量均有一定的限制。当一个队列中同时运行多个用户的应用程序时中,每个用户的使用资源量在一个最小值和最大值之间浮动,其中,最小值取决于正在运行的应用程序数目,而最大值则由minimum-user-limit-percent决定。比如,假设minimum-user-limit-percent为25。当两个用户向该队列提交应用程序时,每个用户可使用资源量不能超过50%,如果三个用户提交应用程序,则每个用户可使用资源量不能超多33%,如果四个或者更多用户提交应用程序,则每个用户可用资源量不能超过25%。

(3)  user-limit-factor:每个用户最多可使用的资源量(百分比)。比如,假设该值为30,则任何时刻,每个用户使用的资源量不能超过该队列容量的30%。

2.  限制应用程序数目相关参数

(1)  maximum-applications :集群或者队列中同时处于等待和运行状态的应用程序数目上限,这是一个强限制,一旦集群中应用程序数目超过该上限,后续提交的应用程序将被拒绝,默认值为10000。所有队列的数目上限可通过参数yarn.scheduler.capacity.maximum-applications设置(可看做默认值),而单个队列可通过参数yarn.scheduler.capacity.<queue-path>.maximum-applications设置适合自己的值。

(2)  maximum-am-resource-percent:集群中用于运行应用程序ApplicationMaster的资源比例上限,该参数通常用于限制处于活动状态的应用程序数目。该参数类型为浮点型,默认是0.1,表示10%。所有队列的ApplicationMaster资源比例上限可通过参数yarn.scheduler.capacity. maximum-am-resource-percent设置(可看做默认值),而单个队列可通过参数yarn.scheduler.capacity.<queue-path>. maximum-am-resource-percent设置适合自己的值。

3.  队列访问和权限控制参数

(1)  state :队列状态可以为STOPPED或者RUNNING,如果一个队列处于STOPPED状态,用户不可以将应用程序提交到该队列或者它的子队列中,类似的,如果ROOT队列处于STOPPED状态,用户不可以向集群中提交应用程序,但正在运行的应用程序仍可以正常运行结束,以便队列可以优雅地退出。

(2)  acl_submit_applications:限定哪些Linux用户/用户组可向给定队列中提交应用程序。需要注意的是,该属性具有继承性,即如果一个用户可以向某个队列中提交应用程序,则它可以向它的所有子队列中提交应用程序。配置该属性时,用户之间或用户组之间用“,”分割,用户和用户组之间用空格分割,比如“user1, user2 group1,group2”。

(3)  acl_administer_queue:为队列指定一个管理员,该管理员可控制该队列的所有应用程序,比如杀死任意一个应用程序等。同样,该属性具有继承性,如果一个用户可以向某个队列中提交应用程序,则它可以向它的所有子队列中提交应用程序。

一个配置文件实例如下:

     <configuration>
  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.maximum-applications</name>
    <value>10000</value>
    <description>最多可同时处于等待和运行状态的应用程序数目</description>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.maximum-am-resource-percent</name>
    <value>0.1</value>
    <description>集群中可用于运行application master的资源比例上限,这通常用于限制并发运行的应用程序数目。</description>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.queues</name>
    <value>default</value>
    <description>root队列的所有子队列,该实例中只有一个</description>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.default.capacity</name>
    <value>100</value>
    <description>default队列的资源容量</description>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.default.user-limit-factor</name>
    <value>1</value>
    <description>
     每个用户可使用的资源限制
    </description>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.default.maximum-capacity</name>
    <value>100</value>
    <description>
      Default队列可使用的资源上限.
    </description>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.default.state</name>
    <value>RUNNING</value>
    <description>
     Default队列的状态,可以是RUNNING或者STOPPED.
    </description>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.default.acl_submit_applications</name>
    <value>*</value>
    <description>
      限制哪些用户可向default队列中提交应用程序.
    </description>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.default.acl_administer_queue</name>
    <value>*</value>
    <description>
限制哪些用户可管理default队列中的应用程序,“*”表示任意用户
</description>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.node-locality-delay</name>
    <value>-1</value>
    <description>调度器尝试调度一个rack-local container之前,最多跳过的调度机会,通常而言,该值被设置成集群中机架数目,默认情况下为-1,表示不启用该功能。
    </description>
  </property>
</configuration>
分享到:
评论

相关推荐

    Hadoop的yarn详解

    Hadoop的YARN架构是Hadoop版本2.x引入的一个重要组件,它负责处理资源管理和作业调度,而核心的计算任务处理则交给了MapReduce、Tez、Spark等计算框架。YARN的出现是为了解决Hadoop早期版本中的可扩展性问题,它通过...

    hadoop-yarn-api-2.5.1-API文档-中文版.zip

    赠送jar包:hadoop-yarn-api-2.5.1.jar; 赠送原API文档:hadoop-yarn-api-2.5.1-javadoc.jar; 赠送源代码:hadoop-yarn-api-2.5.1-sources.jar; 赠送Maven依赖信息文件:hadoop-yarn-api-2.5.1.pom; 包含翻译后...

    Apache Hadoop YARN:【Hadoop YARN权威指南】

    Apache Hadoop YARN:Moving beyond MapReduce and Batch Processing with Apach 2 【yarn权威指南】

    Hadoop YARN ResourceManager 未授权访问getshell

    利用Hadoop YARN ResourceManager 未授权访问getshell工具以及WORD说明

    hadoop2.6基于yarn的安装配置

    Hadoop 2.6 基于 YARN 的安装配置 Hadoop 2.6 是一个基于 YARN(Yet Another Resource Negotiator)的分布式计算框架,它提供了高效、可靠的数据处理能力。在本文中,我们将详细介绍 Hadoop 2.6 的安装配置过程,...

    hadoop-yarn-client-2.6.5-API文档-中文版.zip

    赠送jar包:hadoop-yarn-client-2.6.5.jar; 赠送原API文档:hadoop-yarn-client-2.6.5-javadoc.jar; 赠送源代码:hadoop-yarn-client-2.6.5-sources.jar; 赠送Maven依赖信息文件:hadoop-yarn-client-2.6.5.pom;...

    董西成:Hadoop YARN程序设计与应用案例

    从文件中提供的信息来看,董西成在其关于Hadoop YARN程序设计与应用案例的演讲中,涵盖了Hadoop YARN的定义、架构、API和开发步骤、应用类型、以及YARN API所涉及的通信协议和客户端库等核心知识点。以下是对这些...

    hadoop yarn优化配置项生成工具

    这里提到的"hadop yarn优化配置项生成工具"是一个实用的脚本工具,用于根据特定的硬件环境和工作负载生成优化的YARN配置参数。这个工具基于Python编写,名为`yarn-utils.py`。 要使用这个工具,首先确保你的系统...

    HadoopYARN权威指南

    详细介绍Hadoop Yarn的架构以及如何构建Hadoop Yarn。详解介绍如何进行资源调优。

    HadoopYARN权威指南【中、英文版】

    书中还会探讨如何配置和优化YARN,包括调整参数以提高性能、监控和故障排查等方面。另外,对于开发人员,书中还可能涉及如何编写兼容YARN的应用程序,以及如何利用YARN的特性实现并行计算和数据处理。 《Hadoop ...

    Apache Hadoop YARN (完整清晰电子书)

    Apache Hadoop YARN: Moving beyond MapReduce and Batch Processing with Apache Hadoop 2 完整版哦,绝对清晰,不是扫描的mobi格式电子书,请使用电子书库calibre (http://calibre-ebook.com/download) 打开。

    Apache Hadoop YARN

    《Apache Hadoop YARN》,全名Apache Hadoop YARN: Moving beyond MapReduce and Batch Processing with Apache Hadoop 2 (Addison-Wesley Data & Analytics Series) 这本书是2014年3月31号出版的,是基于Hadoop 2...

    Hadoop YARN 基本架构和发展趋势

    Hadoop YARN支持多种资源调度器,包括FIFO、FairScheduler和CapacityScheduler。FairScheduler提供了一种公平调度机制,以确保用户之间公平共享资源。CapacityScheduler则允许集群管理员为不同用户或不同项目指定...

    Apache Hadoop YARN:Moving beyond MapReduce and Batch Processing with Hadoop 2

    Apache Hadoop YARN是Hadoop 2.0核心组件之一,它代表了Hadoop技术的重大进步,超越了原有的MapReduce和批处理的局限性。Hadoop YARN权威指南是一本专门介绍YARN架构及其功能的书籍。首先,我们需要了解Hadoop YARN...

    hadoop配置参数

    2. **hdfs-site.xml**:这个文件用于配置HDFS(Hadoop Distributed File System)的相关参数。例如,`dfs.replication`决定了文件副本的数量,默认为3,可以根据实际需求调整。`dfs.name.dir`和`dfs.data.dir`分别...

    hadoop yarn技术论文

    Hadoop YARN(Yet Another Resource Negotiator)是Apache Hadoop的一个子项目,旨在解决Hadoop第一版中MapReduce的缺陷和限制。YARN的核心是资源管理器(ResourceManager),它管理集群中所有计算资源,并负责调度...

    配置Capacity Scheduler

    5. **动态调整(Dynamic Configuration)**:Capacity Scheduler允许在运行时动态修改队列配置,无需重启整个集群,这对于集群管理和优化来说非常灵活。 6. **安全性和权限控制(Security and Access Control)**:...

    Hadoop Yarn - Apache - Cloudera - APIs

    ### Hadoop YARN调优与Cloudera配置详解 #### 一、概述 在大数据处理领域,Apache Hadoop YARN(Yet Another Resource Negotiator)作为资源管理和任务调度的核心组件,对于提升集群性能至关重要。本文将根据提供...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics