YARN调度

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,FairS ched

一.概述: Yarn调度器有许多实现,如Fifo, Capacity和Fair schedulers等.与其同时,正在进行一些优化措施来提高调度器在不同负载和工作场景下的性能.每个调度器都有自己的特性,调度决策受许多因素影响,如公平行.计算能力保证和资源的可靠性等.在部署一个调度算法到生产集群之前,评估一个调度算法是非常重要的,不幸的是,评估一个调度算法是不那么容易的,评估一个真正的集群是非常耗费时间和成本的,并且很难找到一个足够大的集群用来评测.所以,一个可以模拟在这种工作场景和负载下调度器的

项目起源是因为有人希望有个模拟环境来模拟公平调度器和容量调度器,以便合理配置调度器,降低生产环境出问题的风险,详见https://issues.apache.org/jira/browse/YARN-1021.之后在hadoop2.3.0就增加了这个工具. 首先设定环境变量: export HADOOP_HOME=/usr/hadoop-2.3.0 export YARN_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop #此目录放置sls-runner.xml文件 sls-ru

在理想国度,YARN应用发送的请求可以立即得到响应.在现实世界中,资源是有限的,在一个 繁忙的集群上,一个应用经常需要等待它的一些请求处理完成.根据预定义的方针分配资源给应用程序是 YARN scheduler的工作.调度通常是一个难点,没有"最好"的方针,它是YARN为什么提供可选调度器 及可配的方针.接下来我们来了解它. scheduler选项 YARN有三种scheduler:FIFO,Capacity,Fair.FIFO scheduler把应用放在一个队列中,根据他 们的提交

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,接

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

共享原因:虽然用一篇博文写问题感觉有点奢侈,但是搜索百度,相关文章太少了,苦苦探寻日志才找到解决方案. 遇到问题:在windows平台上开发的mapreduce程序,运行迟迟没有结果. Mapreduce程序 public class Test { public static void main(String [] args) throws Exception{ Configuration conf = new Configuration(); conf.set("fs.defaultFS&qu

https://tech.meituan.com/2019/08/01/hadoop-yarn-scheduling-performance-optimization-practice.html 文章对性能优化的思路,如果评测性能,找到性能瓶颈,优化,优化效果评估,上线部署给出了很好的教科书式的案例,值得一看!! 背景 YARN作为Hadoop的资源管理系统,负责Hadoop集群上计算资源的管理和作业调度. 美团的YARN以社区2.7.1版本为基础构建分支.目前在YARN上支撑离线业务.实时业务

背景 我们使用的HiveServer2的版本为0.13.1-cdh5.3.2,目前的任务使用Hive SQL构建,分为两种类型:手动任务(临时分析需求).调度任务(常规分析需求),两者均通过我们的Web系统进行提交.以前两种类型的任务都被提交至Yarn中一个名称为“hive”的队列,为了避免两种类型的任务之间相互受影响以及并行任务数过多导致“hive”队列资源紧张,我们在调度系统中构建了一个任务缓冲区队列,所有被提交的任务(手动任务.调度任务)并不会直接被提交至集群,而是提交至这个缓冲区队列中,