一.FIFO调度器(先进先出调度) 上图为FIFO调度器的执行过程示意图.FIFO Scheduler是最简单也是最容易理解的调度器,它缺点是不适用于共享集群.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.在共享集群中,更适合采用Capacity Scheduler或Fair Scheduler,这两个调度器都允许大任务和小任务在提交的同时获得一定的系统资源.从执行过程图中可以看出,在FIFO 调度器中,小任务会被大任务阻塞. 二.Capacity调度器(容量预先分配调度) 上图为Ca…

Hadoop的调度器总结 随着MapReduce的流行,其开源实现Hadoop也变得越来越受推崇.在Hadoop系统中,有一个组件非常重要,那就是调度器,它的作用是将系统中空闲的资源按一定策略分配给作业.在Hadoop中,调度器是一个可插拔的模块,用户可以根据自己的实际应用要求设计调度器.Hadoop中常见的调度器有三种,分别为: (1)默认的调度器FIFO Hadoop中默认的调度器,它先按照作业的优先级高低,再按照到达时间的先后选择被执行的作业. (2) 计算能力调度器Capacity Sc…

如要转载,请注上作者和出处.  由于能力有限,如有错误,请大家指正. 须知: 我们下载的是hadoop-2.7.3-src 源码. 这个版本默认调度器是Capacity调度器. 在2.0.2-alpha版本的时候,有人汇报了一个fifo调度器的bug,社区把默认调度器从原来的fifo切换成capacity了.  参考 在Hadoop中,调度器是一个可插拔的模块,用户可以根据自己的实际应用要求设计调度器,然后在配置文件中指定相应的调度器,这样,当Hadoop集群启动时,便会加载该调度器.当前Had…

随着 MapReduce 的流行,其开源实现 Hadoop 也变得越来越受推崇.在 Hadoop 系统中,有一个组件非常重要,那就是调度器.调度器是一个可插拔的模块,用户可以根据自己的实际应用要求设计调度器 1.调度器基本作用 Hadoop调度器的基本作用就是根据节点资源(slot)使用情况和作业的要求,将任务调度到各个节点上执行 2.调度器考虑的因素 1.作业优先级.作业的优先级越高,它能够获取的资源(slot数目)也越多.Hadoop 提供了5种作业优先级,分别为 VERY_HIGH.HIG…

hadoop调度器的作用是将系统中空闲的资源按一定策略分配给作业.调度器是一个可插拔的模块,用户可以根据自己的实际应用要求设计调度器.Hadoop中常见的调度器有三种,分别为: 1.基于队列的FIFO(先进先出) hadoop默认的资源调度器.优点:简单明了.缺点:忽略了不同作业的需求差异. 2.计算能力调度器Capacity Scheduler 支持多个队列,每个队列可配置一定的资源量,每个队列采用FIFO调度策略,为了防止同一个用户的作业独占队列中的资源,该调度器会对同一用户提交的作业所占资…

一.Linux 调度器   Linux中进程调度器已经经过很多次改进了,目前核心调度器是在CFS(Completely Fair Scheduler),从2.6.23开始被作为默认调度器.用作者Ingo Molnar的话讲,CFS在真实的硬件上模拟了完全理想的多任务处理器.也就是说CFS试图仿真CPU.理想.精确的多任务CPU是一个可以同时并行执行多个进程的硬件CPU,给每个进程分配等量的处理器功率(并非时间).如果只有一个进程执行,那么它将获得100%的处理器功率,两个进程就是50%,依次平均…

一.引言 Yarn在Hadoop的生态系统中担任了资源管理和任务调度的角色.在讨论其构造器之前先简单了解一下Yarn的架构. 上图是Yarn的基本架构,其中ResourceManager是整个架构的核心组件,它负责整个集群中包括内存.CPU等资源的管理:ApplicationMaster负责应用程序在整个生命周期的任务调度:NodeManager负责本节点上资源的供给和隔离:Container可以抽象的看成是运行任务的一个容器.本文讨论的调度器是在ResourceManager组建中进行调度的,…

概述 集群资源是非常有限的,在多用户.多任务环境下,需要有一个协调者,来保证在有限资源或业务约束下有序调度任务,YARN资源调度器就是这个协调者. YARN调度器有多种实现,自带的调度器为Capacity Scheduler和Fair Scheduler.YARN资源调度器均实现Resource Scheduler接口,是一个插拔式组件,用户可以通过配置参数来使用不同的调度器,也可以自己按照接口规范编写新的资源调度器.默认情况下,YARN采用的是Capacity Scheduler调度器. Ca…

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任务先执行,但是这样很可能一个大任务独占资源,其他的资源需要不断的等待.也可能一堆小任务占用资源,大任务一直无法得到适当的资源,造成饥饿.所以FIFO虽然很简单,但是并不能满足我们的需求. yarn默认还提供了两种调度规则,capacity和fair share.本篇就主要介绍下capacity调度器: 1.什么是capa…

目前Hadoop有三种比较流行的资源调度器:FIFO .Capacity Scheduler.Fair Scheduler.目前Hadoop2.7默认使用的是Capacity Scheduler容量调度器. 一.FIFO(先入先出调度器) Hadoop1.x使用的默认调度器就是FIFO.FIFO采用队列方式将一个一个job任务按照时间先后顺序进行服务.比如排在最前面的job需要若干maptask和若干reducetask,当发现有空闲的服务器节点就分配给这个job,直到job执行完毕. 二.Ca…

本文通过MetaWeblog自动发布,原文及更新链接:https://extendswind.top/posts/technical/hadoop_yarn_resource_scheduler 搜了一些博客,发现写得最清楚的还是<Hadoop权威指南>,以下内容主要来自<Hadoop The Definitive Guide> 4th Edition 2015.3. Hadoop YARN Scheduler 三个调度器 YARN提供了CapacityScheduler, Fai…

Yarn(Yet Another Resource Negotiator)是一个资源调度平台,负责为运算程序如Spark.MapReduce分配资源和调度,不参与用户程序内部工作.同样是Master/Slave架构. 以下图MapReduce提交到Yarn上运行为例,看看Yarn主要包括哪些核心组件以及每个组件的作用: 全局资源管理器(ResourceManager) 主节点,全局资源管理器,负责整个系统的资源管理和分配,主要由调度器和应用程序管理器组成.调度器根据容量.队列等限制条件(如每个队…

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…

JobTracker和TaskTracker分别启动之后(JobTracker启动流程源码级分析,TaskTracker启动过程源码级分析),taskTracker会通过心跳与JobTracker通信,并获取分配它的任务.用户将作业提交到JobTracker之后,放入相应的数据结构中,静等被分配.mapreduce job提交流程源码级分析(三)这篇文章已经分析了用户提交作业的最后步骤,主要是构造作业对应的JobInProgress并加入jobs,告知所有的JobInProgressListen…

前言:为了研究需要,将Capacity Scheduler和Fair Scheduler的原理和代码进行学习,用两篇文章作为记录.如有理解错误之处,欢迎批评指正. 容量调度器(Capacity Scheduler)是Yahoo公司开发的多用户调度器.多用户调度器的使用场景很多,根据资料1的说法,Hadoop集群的用户量越来越大,不同用户提交的应用程序具有不同的服务质量要求(QoS): 1. 批处理作业:耗时较长,对完成时间没有严格要求.如数据挖掘.机器学习等应用. 2. 交互式作业:期望及时返回…

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…

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…

1:工作流调度系统的作用: (1):一个完整的数据分析系统通常都是由大量任务单元组成:比如,shell脚本程序,java程序,mapreduce程序.hive脚本等:(2):各任务单元之间存在时间先后及前后依赖关系:(3):为了很好地组织起这样的复杂执行计划,需要一个工作流调度系统来调度执行: (4):举例说明工作流调度系统的具体作用: 我们可能有这样一个需求,某个业务系统每天产生20G原始数据,我们每天都要对其进行处理,处理步骤如下所示: a.通过Hadoop先将原始数据同步到HDFS上: b…

(1)FIFO Scheduler 将所有的Applications放到队列中,先按照作业的优先级高低.再按照到达时间的先后,为每个app分配资源.如果第一个app需要的资源被满足了,如果还剩下了资源并且满足第二个app需要的资源,那么就为第二个app分配资源,and so on. 优点:简单,不需要配置. 缺点:不适合共享集群.如果有大的app需要很多资源,那么其他app可能会一直等待. 一个例子 上图的示例:有一个很大的job1,它先提交,并且占据了全部的资源.那么job2提交时发现没有资源…

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…

Azkaban工作流调度器 在Hadoop领域常用的工作流调度系统 Oozie,Azkaban,Cascading,Hamake等等. 性能对比: 安装: 创建ssl配置 keytool -keystore keystore -alias jetty -genkey -keyalg RSA 生成密钥 讲keystore拷到server下 统一时区 这时要同步集群时间. 修改server配置文件: azkaban.propreties 修改excuter配置文件 启动: web服务 azkaban…

本文转载自:工作流调度器azkaban,主要用于架构选型,安装请参考:Azkaban安装与简介,azkaban的简单使用 为什么需要工作流调度系统 一个完整的数据分析系统通常都是由大量任务单元组成: shell脚本程序,java程序,mapreduce程序.hive脚本等 各任务单元之间存在时间先后及前后依赖关系 为了很好地组织起这样的复杂执行计划,需要一个工作流调度系统来调度执行 例如,我们可能有这样一个需求,某个业务系统每天产生20G原始数据,我们每天都要对其进行处理,处理步骤如下所示: 1…

为什么需要工作流调度系统 一个完整的数据分析系统通常都是由大量任务单元组成: shell脚本程序,java程序,mapreduce程序.hive脚本等 各任务单元之间存在时间先后及前后依赖关系 为了很好地组织起这样的复杂执行计划,需要一个工作流调度系统来调度执行 例如,我们可能有这样一个需求,某个业务系统每天产生20G原始数据,我们每天都要对其进行处理,处理步骤如下所示: 1. 通过Hadoop先将原始数据同步到HDFS上: 2. 借助MapReduce计算框架对原始数据进行转换,生成的数据以分…

为什么需要工作流调度系统 一个完整的数据分析系统通常都是由大量任务单元组成: shell脚本程序,java程序,mapreduce程序.hive脚本等 各任务单元之间存在时间先后及前后依赖关系 为了很好地组织起这样的复杂执行计划,需要一个工作流调度系统来调度执行: 工作流调度实现方式 简单的任务调度:直接使用linux的crontab来定义: 复杂的任务调度:开发调度平台 或使用现成的开源调度系统,比如ooize.azkaban等 常见工作流调度系统 市面上目前有许多工作流调度器 在hadoop…

Azkaban 工作流调度器 1 概述 1.1 为什么需要工作流调度系统 a)一个完整的数据分析系统通常都是由大量任务单元组成,shell脚本程序,java程序,mapreduce程序.hive脚本等. b)各任务单元之间存在时间先后及前后依赖关系. c)为了很好地组织起这样的复杂执行计划,需要一个工作流调度系统来调度执行. 1.2  工作流调度实现方式 简单的任务调度:直接使用linux的crontab来定义: 复杂的任务调度:开发调度平台或使用现成的开源调度系统,比如ooize.azkaba…

1. 先进先出(FIFO)调度器 先进先出调度器是Hadoop的默认调度器.就像这个名字所隐含的那样,这种调度器就是用简单按照“先到先得”的算法来调度任务的.例如,作业A和作业B被先后提交.那么在执行作业B的任务前,作业A中的所有map任务都应该已经执行完成. 配置:调度器类型的配置是在mapred-site.xml文件中,将mapred.jobtracker.taskscheduler参数设置为我们想要使用的调度器的类名,FIFO调度器的类名是org.apache.hadoop.mapred.…

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…

本文翻译自 http://hadoop.apache.org/docs/r2.8.0/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/CapacityScheduler.html 和http://hadoop.apache.org/docs/r2.8.0/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/ReservationSystem.html 1.目的 本文主要描述容量调度器,它是一个可拔插的插件,负责为所有的应用按照特定的限制分配资源. 2.概览 cs(译注:为了便于写…

理想情况下,我们应用对Yarn资源的请求应该立刻得到满足,但现实情况资源往往是有限的,特别是在一个很繁忙的集群,一个应用资源的请求经常需要等待一段时间才能的到相应的资源.在Yarn中,负责给应用分配资源的就是Scheduler.其实调度本身就是一个难题,很难找到一个完美的策略可以解决所有的应用场景.为此,Yarn提供了多种调度器和可配置的策略供我们选择. 一.调度器的选择 在Yarn中有三种调度器可以选择:FIFO Scheduler ,Capacity Scheduler,FairSchedu…