目录 公平调度器案例 需求 配置多队列的公平调度器 1 修改yarn-site.xml文件,加入以下从参数 2 配置fair-scheduler.xml 3 分发配置文件重启yarn 4 测试提交任务 公平调度器案例 公平调度器也有默认队列default 需求 新增两个队列test和ranan(以用户所属组命名). 期望实现以下效果:若用户提交任务时指定队列,则任务提交到指定队列运行:若没有指定队列,test用户提交的任务到root.group.test,ranan提交的任务到 root.gro…

目录 Yarn 容量调度器多队列提交案例 需求 配置多队列的容量调度器 1 修改如下配置 SecureCRT的上传和下载 2 上传到集群并分发 3 重启Yarn或yarn rmadmin -refreshQueues 4 向Hive队列提交任务 提交方式-打jar包的方式 任务优先级 任务优先级的使用 Yarn 容量调度器多队列提交案例 默认只有一个default队列,不能满足生产要求.一般按照业务模块如登录注册.购物车等创建队列. 需求 需求1:default队列占总内存的40%,最大资源容量…

三种调度器 1.FIFO Scheduler 把应用按提交的顺序排成一个队列,这是一个先进先出队列,在进行资源分配的时候,先给队列中最头上的应用进行分配资源,等最前面的应用需求满足后再给下一个分配,以此类推.不适用于共享集群,大的应用可能会占用所有集群资源,这就导致其它应用被阻塞. 2.Capacity Scheduler http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/CapacityScheduler.ht…

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由@edwinhzhang发表于云+社区专栏 FairScheduler是yarn常用的调度器,但是仅仅参考官方文档,有很多参数和概念文档里没有详细说明,但是这些参明显会影响到集群的正常运行.本文的主要目的是通过梳理代码将关键参数的功能理清楚.下面列出官方文档中常用的参数: yarn.scheduler.fair.preemption.cluster-utilization-threshold The utilization thr…

对于节点数超过 4000 的大型集群,前一节描述的 MapReduce 系统开始面临着扩展的瓶颈. 2010 年 Yahoo 的团队开始设计下一代的 MapReduce. (Yet Another Resource Negotiator.YARN Application Resource Nefotiator).     YARN 将 JobTracker 的只能划分为多个独立的实体,从而改善了 MR1 面临的扩展瓶颈问题. JobTracker 负责作业调度和任务进度监视,追踪任务.重启失败或…

参考资料: http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/FairScheduler.html http://han-zw.iteye.com/blog/2322189 (转载其部分内容) 1.介绍2.队列分层3.配置3.1配置yarn-site.xml3.2 Allocation file格式3.3 队列访问控制列表4.管理4.1 运行时修改配置4.2通过web UI进行监控4.3队列间移动应用程序 1.介…

试想一下,你现在所在的公司有一个hadoop的集群.但是A项目组经常做一些定时的BI报表,B项目组则经常使用一些软件做一些临时需求.那么他们肯定会遇到同时提交任务的场景,这个时候到底如何分配资源满足这两个任务呢?是先执行A的任务,再执行B的任务,还是同时跑两个? 如果你存在上述的困惑,可以多了解一些yarn的资源调度器. 在Yarn框架中,调度器是一块很重要的内容.有了合适的调度规则,就可以保证多个应用可以在同一时间有条不紊的工作.最原始的调度规则就是FIFO,即按照用户提交任务的时间来决定哪个…

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…

linux基础 为hadoop集群的搭建扫清了障碍,也为内存的管理,文件系统的管理扫清了障碍 接着到Hadoop的阶段,首先做集群的安装,深入到使用这两个核心的组件,分布式文件系统HDFS,解决大量数据怎么存储的问题,第二个就是分布式计算MapReduce.MapReduce的包含Yarn和MapReduce,随着集群规模的扩大,资源的管理必要用一个单独的组件Yarn来管理,程序员只要关注如何来写程序就好了. 然后讲了Zookeeper: 轻量级组件,往大数据集群里导数据的,比如Sqoop和Fl…

YRAN提供了三种调度策略 一.FIFO-先进先出调度器 YRAN默认情况下使用的是该调度器,即所有的应用程序都是按照提交的顺序来执行的,这些应用程序都放在一个队列中,只有在前面的一个任务执行完成之后,才可以执行后面的任务,依次执行 缺点:如果有某个任务执行时间较长的话,后面的任务都要处于等待状态,这样的话会造成资源的使用率不高:如果是多人共享集群资源的话,缺点更是明显 二.capacity-scheduler-容量调度器 针对多用户的调度,容量调度器采用的方法稍有不同.集群由很多的队列组成(类…