先附一个官网地址 Capacity Scheduler是YARN中默认的资源调度器. 相关参数配置: 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. (3)

作者: 大圆那些事 | 文章可以转载,请以超链接形式标明文章原始出处和作者信息 网址: http://www.cnblogs.com/panfeng412/archive/2013/09/13/hadoop-capacity-scheduler-source-code-analysis.html 前段时间项目中使用到了Hadoop Capacity Scheduler调度器,根据业务需求,需要进行二次开发工作,因此研究了其实现原理及源码,这里是自己做的一些总结工作(摘自ppt). 1. 基本原理

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

背景 yarn默认使用的是最简单的FIFO调度器,即一个default队列,所有用户共享,分配资源也是先到先得,没有优先级之分.有时一两个任务就把资源全占了,其他任务吃不到资源造成饥饿,显然这样的资源分配是不合理的(在当今社会主义之中,我们要共同富裕啊).yarn还有两种资源调度器,capacity schedule和fair schedule,本文主要研究下capacity schedule. 什么是capacity schedule Capacity Schedule调度器以队列为单位划分资

转自:https://m.aliyun.com/yunqi/articles/79700 背景 使用过hadoop的人基本都会考虑集群里面资源的调度和优先级的问题,假设你现在所在的公司有一个大hadoop的集群,有很多不同的业务组同时使用.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? 目前一些使用EMR的大公司,会使用一个比较大的集

  1.先决条件 要使用yarn的capcitiy调度器,必须开启yarn的ACLs,否则队列ACLs设置不生效 开启yarn ACLs: # hadoop: core-site.xml hadoop.security.authorization=true #开启服务级别验证,否则hadoop组件的acl设置不生效 # yarn: yarn-site.xml yarn.acl.enable=true yarn.admin.acl=admin 2.容量调试器 2.1 特性 分层的队列 队列资源控制

关于Scheduler YARN有四种调度机制:Fair Schedule,Capacity Schedule,FIFO以及Priority: 其中Fair Scheduler是资源池机制,进入到里面的应用是共享pool里面的资源:只有当资源配比发生紧张的时候,才会根据权重来进行调整: Capacity则是基于队列的,每个队列都会被分配资源比例,这种资源比例是固定:所以没有资源共享的概念 MapR,cloudera都是默认采用Fair Scheduler,Ambari(Hortonwork)默认

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

Yarn capacity scheduler 首先要知道, [Attention: RM有两个组件,其中Scheduler完全就只是负责资源的分配:ApplicationsManager则负责接受application,选取ApplicationMaster,监控重启AM.] CapacityScheduler的优点就是灵活,集群的利用率高:缺点也是由其灵活性造成的,因为CapacityScheduler不支持抢占式调度,必须等上一个任务主动释放资源. 可以看出,只要提交的app数没有达到上限

官网的写的太难懂,参考:http://www.360doc.com/content/14/0603/14/14935022_383254798.shtml Capacity Scheduler 一种可共享.多租户.用户友好的调度器. 太过于复杂,略 来自为知笔记(Wiz)

Capacity 调度器配置 <property> <name>yarn.resourcemanager.scheduler.class<name> <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler</value> </property> 加载配置文件 $yarn rmadmin -refreshQueue

Apache YARN(Yet Another Resource Negotiator)是一个Hadoop集群资源管理系统.YARN是在Hadoop 2引入的,用以改善MapReduce的表现.但是它也足够胜任其它的分布式计算框架. YARN提供了一些能被请求调用的APIs,并处理集群资源.但是通常用户不会直接调用这些APIs,而是调用由分布计算框架提供的更高级别的APIs.这些更高级别的APIs基于YARN建立,并对用户隐藏了资源管理的细节.图4-1说明了这个情景,并显示了一些分布式计算框架(

资源管理与调度系统-YARN的资源调度器 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 资源调度器是Hadoop YARN中最核心的组件之一,它是ResourceManager中的一个插拔式服务组件,负责整个集群资源的管理和分配. Hadoop最初是为了批处理作业而设计的,当时(MRv1)仅提供了一种简单的FIFO(First In First Out)调度机制分配任务.但随着Hadoop的普及,单个Hadoop集群中的用户量和应用程序种类不断增加,适用于批处理场景的FIFO

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

Capacity Scheduler调度策略当一个新的job是否允许添加到队列中进行初始化,判断当前队列和用户是否已经达到了初始化数目的上限,下面就从代码层面详细介绍整个的判断逻辑.Capaycity添加一个job,会通过注册的监听器org.apache.hadoop.mapred.JobQueuesManager向队列中添加JOB,添加JOB过程中会检查当前队列和用户是否已经达到资源上限了. 下面详细的从源码角度介绍判断的条件: 队列的相关的上限判断条件:(queueWaitingJobs +

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/xiaodf/ 1 CapacityScheduler 1.1 模型介绍 1.2 资源分配相关参数 1.3 限制应用程序数目相关参数 1.4 队列访问和权限控制参数 2 线上实例 2.1 配置 2.1.1 配置ResourceManager使用CapacityScheduler 2.1.1 配置Queues 2.2 测试 2.2.1 用户user01能访问队列wa,不能访问队列yq 2.2.2 用户user02能访问队列yq,不能访问

(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

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

用Spark测试YARN的资源池,测试过程中发现很多时候爆资源不够: 于是添加机器,专门用于跑spark:首先是ssh不通,原来错把71的id_psa.put文件拷贝到64上面:后来ssh通了,ambaria安装成功了,但是在安装HDP的时候发现一个有一个组件找不到,rpclib-devel找不到,尽管hortonwork官网上面告诉可以在centos7的base景象中能够找到,但是其实没有,可能我本地的镜像不是那个最大的镜像?反正需要自己安装,还好之前已经备好了.拿来用就可以了. 安装了spa

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