Yarn参数优化(Fair Scheduler版本)

YARN

自从hadoop2.0之后, 我们可以使用apache yarn 来对集群资源进行管理。yarn把可以把资源（内存,CPU）以Container的方式进行划分隔离。YARN会管理集群中所有机器的可用计算资源. 基于这些资源YARN会调度应用(比如MapReduce)发来的资源请求, 然后YARN会通过分配Container来给每个应用提供处理能力, Container（容器）是YARN中处理能力的基本单元, 是对内存, CPU等的封装（容器）。

ResourceManager：以下简称RM。YARN的中控模块，负责统一规划资源的使用。

NodeManager:以下简称NM。YARN的资源结点模块，负责启动管理container。

ApplicationMaster:以下简称AM。YARN中每个应用都会启动一个AM，负责向RM申请资源，请求NM启动container，并告诉container做什么事情。

Container：资源容器。YARN中所有的应用都是在container之上运行的。AM也是在container上运行的，不过AM的container是RM申请的。

了解上面的基本概念之后，就可以开始优化集群的配置了

配置NM的注册资源

<property>

<name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name>

<value>30</value>

<discription>每个nodemanager可分配的cpu总核数</discription>

</property>

<property>

<name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>

<value>122880</value>

<discription>每个nodemanager可分配的内存总量</discription>

</property>

优化建议：

1. cpu核数=逻辑核数-其他应用数（datanode？work？zk？等）

cat /proc/cpuinfo | grep "processor" | wc -l

可以查看集群的逻辑核数

2. 内存建议是CPU的整数倍，给系统预留好足够用的内存

ApplicationMaster配置

<property>

<name>yarn.app.mapreduce.am.resource.cpu-vcores</name>

<value>1</value>

</property>

<property>

<name>yarn.app.mapreduce.am.resource.mb</name>

<value>4096</value>

<discription>ApplicationMaster的占用的内存大小</discription>

</property>



优化建议

1. cpu和内存比例和 nm的分配比例保持一致

Container 配置优化

<property>

<name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>

<value>16384</value>

<discription>单个任务可申请最大内存，默认8192MB</discription>

</property>

<property>

<name>yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores</name>

<value>4</value>

<discription>单个任务可申请的最多虚拟CPU个数</discription>

</property>

<property>

<name>yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores</name>

<value>1</value>

<discription>单个任务可申请的最小虚拟CPU个数</discription>

</property>

<property>

<name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>

<value>4096</value>

<discription>container最小可申请的内存</discription>

</property>

优化建议

1. 在调度器中，很多资源计算部分会转化为这个最小值的N倍进行计算。所以，设定可分配内存等资源的时候，最好是刚好为这个最小值的倍数

2. cpu/内存比例保持一致

3.
YARN采用了线程监控的方法判断任务是否超量使用内存，一旦发现超量，则直接将其杀死。由于Cgroups对内存的控制缺乏灵活性（即任务任何时刻不能超过内存上限，如果超过，则直接将其杀死或者报OOM），而Java进程在创建瞬间内存将翻倍，之后骤降到正常值，这种情况下，采用线程监控的方式更加灵活（当发现进程树内存瞬间翻倍超过设定值时，可认为是正常现象，不会将任务杀死），因此YARN未提供Cgroups内存隔离机制来控制容器。

mapreduce参数设置

<property>

<name>mapreduce.map.memory.mb</name>

<value>4096</value>

<discription>map的内存大小</discription>

</property>

<property>

<name>mapreduce.map.java.opts</name>

<value>-Xmx3072M</value>

<discription>用户设定的map/reduce阶段申请的container的JVM参数。最大堆设定要比申请的内存少一些，用于JVM的非堆部分使用0.80-0.85建议</discription>

</property>

<property>

<name>mapreduce.reduce.memory.mb</name>

<value>8192</value>

</property>

<property>

<name>mapreduce.reduce.java.opts</name>

<value>-Xmx6144M</value>

</property>



优化参考

1. 如果集群主要使用mr进行计算，那么建议map的内存和cpu和容器最小的相等。

2. 一个容器里面最多跑几个map？yarn.scheduler.maximum-allocation-mb/mapreduce.map.memory.mb=4

问题来了

如何控制一个nodemanager里Container的数量呢？

<property>

<name>yarn.scheduler.fair.assignmultiple</name>

<value>true</value>

<discription>是否允许NodeManager一次分配多个容器</discription>

</property>

<property>

<name>yarn.scheduler.fair.max.assign</name>

<value>20</value>

<discription>如果允许一次分配多个,一次最多可分配多少个,这里按照一个最小分配yarn.scheduler.minimum-allocation-mb4gb来计算总共内存120/4=30给20即可</discription>


</property>



Fari Scheduler 配置案例

24个节点每个节点120GB内存30个逻辑CPU



<?xml version="1.0"?>

<allocations>

<queue name="mapreduce">

<minResources>368640 mb,90 vcores</minResources><!--3 nodes-->

<maxResources>2334720 mb,570 vcores</maxResources><!--19 nodes-->

<maxRunningApps>70</maxRunningApps>

<weight>5</weight>

<queue name="vipquery">

<minResources>122880 mb,30 vcores</minResources><!--1 nodes-->

<maxResources>1966080 mb,480 vcores</maxResources><!--16 nodes-->

<maxRunningApps>20</maxRunningApps>

<weight>8</weight>

</queue>

<queue name="hive">

<minResources>122880 mb,30 vcores</minResources><!--1 nodes-->

<maxResources>1966080 mb,480 vcores</maxResources><!--16 nodes-->

<maxRunningApps>20</maxRunningApps>

<weight>7</weight>

</queue>

<queue name="hadoop">

<minResources>122880 mb,30 vcores</minResources><!--1 nodes-->

<maxResources>1966080 mb,480 vcores</maxResources><!--16 nodes-->

<maxRunningApps>30</maxRunningApps>

<weight>6</weight>

</queue>

</queue>

<queue name="default">

<minResources>122880 mb,30 vcores</minResources><!--1 nodes-->

<maxResources>614400 mb,150 vcores</maxResources><!--5 nodes-->

<maxRunningApps>20</maxRunningApps>

<weight>1</weight>

</queue>

</allocations>



总结

通过合理的配置Yarn可以有效的控制，资源抢占，还有峰值并发等问题。