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)

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

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

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

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

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)

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

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

using System; using System.Linq; using System.Xml.Linq; using DFS.Kiosk.Provider.Simulator.Common.Utilities; using DFS.Kiosk.Provider.Simulators.Utilities; namespace DFS.Kiosk.Provider.Simulator.Common.Data { public static class DataAccessor { privat

目录 · 概况 · 原理 · 资源调度器分类 · YARN架构 · ResourceManager · NodeManager · ApplicationMaster · Container · YARN工作流程 · YARN资源调度 · 操作 · Overview · User Commands · Administration Commands 概况 1. YARN:Yet Another Resource Negotiator,统一资源管理调度平台. 2. 与MRv1:脱胎于MRv1,解决

在2014年4月7日,Apache公布了Hadoop 2.4.0 .相比于hadoop 2.3.0,这个版本号有了一定的改进,突出的变化能够总结为下列几点(官方文档说明): 1 支持HDFS訪问控制列表(ACL,Access Control Lists) 这个特性攻克了在一定情况下,文件权限訪问的权限问题.其机制是基于Linux文件訪问权限的特征,假设你熟悉Linux的文件訪问机制,你就不用再去理解HDFS文件訪问的特性了.      有了ACL特性后,对HDFS文件系统就具有了良性的扩展特性.

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

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

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

背景: 目前服务器资源是43个节点,每个节点配置信息如下:24VCores 64G yarn配置情况: yarn.scheduler.minimum-allocation-mb  单个容器可申请的最小内存 1G yarn.scheduler.maximum-allocation-mb 单个容器可申请的最大内存 51G yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores  NodeManager总的可用虚拟CPU个数 21vcores yarn.nodemanager.res

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.YARN架构如下: ResourceManager(RM):负责对各NM上的资源进行统一管理和调度,将AM分配空闲的Container运行并监控

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