YARN的capacity调度器主要配置分析
yarn中一个基本的调度单元是队列。
yarn的内置调度器:
1.FIFO先进先出,一个的简单调度器,适合低负载集群。
2.Capacity调度器,给不同队列(即用户或用户组)分配一个预期最小容量,在每个队列内部用层次化的FIFO来调度多个应用程序。
3.Fair公平调度器,针对不同的应用(也可以为用户或用户组),每个应用属于一个队列,主旨是让每个应用分配的资源大体相当。(当然可以设置权重),若是只有一个应用,那集群所有资源都是他的。 适用情况:共享大集群、队列之间有较大差别。
capacity调度器的启用:
在ResourceManager节点上的yarn-site.xml设置
Property===>yarn.resourcemanager.scheduler.class
Value=====>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler
capacity调度器的配置:
在目录$HADOOP_HOME/hadoop/etc/hadoop/capacity-scheduler.xml
修改完成后,需要执行下面的命令:
$HADOOP_YARN_HOME/bin/yarn rmadmin -refreshQueues 使功能动态生效。
capacity-scheduler.xml的配置
1.定义层级队列
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.queues</name>
<value>a,b,c</value> //root根队列下有三个子队列
<description>The queues at the this level (root is the root queue).
</description>
</property> <property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.a.queues</name>
<value>a1,a2</value> //root.a队列下有2个子队列
<description>The queues at the this level (root is the root queue).
</description>
</property> <property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.b.queues</name>
<value>b1,b2,b3</value> //root.b队列下有3个子队列
<description>The queues at the this level (root is the root queue).
</description>
</property>
2.队列的调度
如上定义了
/----------a-----------a1
-----------a2
b----------b1
----------b2
----------b3
c
这种结构的队列。
队列调度算法工作方式
- 在每一层级,队列排序是根据当前队列使用资源的占比确定的,(占比相同,根据队列全路径名排序)
- 根队列将集群容量分配给第一层父队列(a,b,c),并对每个父队列递归调度。(a,b,c三个队列容量之和为100,容量是按百分比分配的)
- 父队列下的(同层级)子队列调度同上,也按容量限制。
- 子队列下管理的多个应用程序,按照FIFO方式调度资源。
每个队列都有最大最小资源占用限制,单个用户不会占尽集群资源,后文Capacity资源分配部分会详细介绍。
3.队列的访问权限控制
配置文件 $HADOOP_HOME/hadoop/etc/hadoop/capacity-scheduler.xml
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.a.acl_submit_applications</name>
<value>user1,user2 group</value>
</property>
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.a.acl_administer_queue</name>
<value>"group"</value>
</property>
配置了可以提交任务到root.a队列的用户或用户组,其他用户没有权限提交任务到这个队列。value=*表示所有用户都可以提交。
root.a队列的管理员group,有权限查看该队列所有用户提交的应用程序细节。
4.队列容量配置
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.a.capacity</name>
<value>40</value>
<description>队列a占40%</description>
</property>
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.b.capacity</name>
<value>50</value>
<description>队列b占50%</description>
</property>
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.c.capacity</name>
<value>10</value>
<description>队列c占10%</description>
</property>
队列容量是以百分比表示的,按照a:b:c即4:5:1的比例共享集群资源。
子队列容量配置
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.a.a1.capacity</name>
<value>30</value>
<description>队列root.a.a1占30%</description>
</property>
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.a.a2.capacity</name>
<value>70</value>
<description>队列root.a.a2占70%</description>
</property>
层级结构中同层级子队列容量之和不超过100%。
容量弹性配置项
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.a.a1.maximum-capacity</name>
<value>40</value>
</property>
该设置项表示可以超出父队列容量的40%,即总容量=分配的容量*140%。(实在其他队列空闲的情况下,若是其他队列有充足的任务进行,是按照比例分配的)
5.用户级别限制
用户最小资源占用设置
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.a.a1.minimun-user-limit-percent</name>
<value>20</value>
</property>
如上配置表示一个用户最少能占用队列root.a.a1容量的20%。
随着提交任务用户数的增长,有如下情况:
1.刚开始队列空闲,只有user1提交任务后,user1独占队列。
2.user2开始提交任务,user1多占用的资源不会立即释放,等user1的Container完成任务后才分配给user2。(如果Capacity调度器的抢占功能打开,user1占用的Container会被立即杀死并分配给user2)
3.第6个用户user6提交任务后(前5个用户都有任务在执行),不会分配资源给user6,应为要保证最少资源占用20%的保障,user6会放在等待列表,等待一个或多个用户任务结束。
4.每个用户提交的任务,基于FIFO顺序调度,先提交的任务优先级高于后提交的任务。
用户容量弹性配置项
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.a.a1.user-limit-factor</name>
<value>2</value>
</property>
该配置默认值为1,表示单个用户最大可以占该队列容量的100%,为2表示单个用户最大可以占该队列容量的200%。
6.队列的状态
YARN中队列有2种状态:运行和停止。
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.a.a1.state</name>
<value>RUNNING</value>
<description>
State can be one of RUNNING or STOPPED.
</description>
</property>
7.应用程序限制
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.maximum-applications</name>
<value>10000</value>
<description>
特定队列最大允许应用程序总数
</description>
</property> <property>
<name>yarn.scheduler.capacity.maximum-am-resource-percent</name>
<value>0.1</value>
<description>
AppMaster占用队列资源的最大比例
</description>
</property>
若要限制指定队列,修改为yarn.scheduler.capacity.root.a.maximum-am-resource-percent和yarn.scheduler.capacity.root.a.maximum-applications
参考:
《hadoop yarn权威指南》第8章 YARN中的Capacity调度器
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