YARN 多租户资源池配置
简介:
YARN 多租户资源池配置
当多用户同在一个 hadoop 集群作业时,就需要对资源进行有效的限制,例如区分测试、正式资源等
一、查看默认资源池
# 访问:http://192.168.1.25:8088/cluster/scheduler 即 master.hadoop
# 可以看到默认的资源池 default,这里称为队列,当有用户提交任务时,就会使用 default 资源池中的资源
二、配置资源池
hadoop shell > vim etc/hadoop/yarn-site.xml # YARN 配置文件 <configuration> <property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>master.hadoop</value>
</property> <property>
<name>yarn.acl.enable</name>
<value>true</value>
</property> <property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>
<value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler</value>
</property> <property>
<name>yarn.nodemanager.log-dirs</name>
<value>${yarn.log.dir}/userlogs</value>
</property> <property>
<name>yarn.nodemanager.remote-app-log-dir</name>
<value>/tmp/logs</value>
</property> <property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property> </configuration>
# yarn.acl.enable 开启 ACL 权限认证
# 这里选用的是计算能力调度算法 CapacityScheduler
hadoop shell > vim etc/hadoop/capacity-scheduler.xml # 子配置文件,主要配置资源池相关参数 <configuration> <property>
<name>yarn.scheduler.capacity.maximum-applications</name>
<value></value>
</property> <property>
<name>yarn.scheduler.capacity.maximum-am-resource-percent</name>
<value>0.1</value>
</property> <property>
<name>yarn.scheduler.capacity.resource-calculator</name>
<value>org.apache.hadoop.yarn.util.resource.DefaultResourceCalculator</value>
</property> <property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.queues</name>
<value>default,prod</value>
</property> <property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.default.capacity</name>
<value></value>
</property> <property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.default.user-limit-factor</name>
<value></value>
</property> <property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.default.maximum-capacity</name>
<value></value>
</property> <property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.default.state</name>
<value>RUNNING</value>
</property> <property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.default.acl_submit_applications</name>
<value>*</value>
</property> <property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.default.acl_administer_queue</name>
<value>*</value>
</property> <property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.prod.capacity</name>
<value></value>
</property> <property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.prod.user-limit-factor</name>
<value></value>
</property> <property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.prod.maximum-capacity</name>
<value></value>
</property> <property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.prod.state</name>
<value>RUNNING</value>
</property> <property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.prod.acl_submit_applications</name>
<value>wang</value>
</property> <property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.prod.acl_administer_queue</name>
<value>wang</value>
</property> <property>
<name>yarn.scheduler.capacity.node-locality-delay</name>
<value></value>
</property> <property>
<name>yarn.scheduler.capacity.queue-mappings-override.enable</name>
<value>false</value>
</property> </configuration>
# yarn.scheduler.capacity.maximum-applications 集群中可以同时运行或等待的应用数量
# yarn.scheduler.capacity.maximum-am-resource-percent 集群中可以运行 application master 的资源比例上限,通常用来限制并发运行的应用程序,默认 10%
# yarn.scheduler.capacity.resource-calculator 资源计算方法,默认只计算内存,DominantResourceCalculator 计算内存、CPU
# yarn.scheduler.capacity.root.queues 定义资源池,default、prod
# yarn.scheduler.capacity.root.<default>.capacity 分别定义资源池占用总资源的百分比,同级资源池占用总和必须为 100%
# yarn.scheduler.capacity.root.<default>.user-limit-factor 每用户最多占用资源百分比,默认 100%
# yarn.scheduler.capacity.root.default.maximum-capacity 每资源池使用资源上限,由于资源共享,会存在资源池使用的资源量会超过其配置的容量
# yarn.scheduler.capacity.root.default.state 资源池状态,STOPPED \ RUNNING,状态为 STOPPED 时,用户无法向该队列或子队列提交任务
# yarn.scheduler.capacity.root.default.acl_submit_applications 限制用户、组可以向队列提交任务,默认为 * 所有,该属性具有继承性,子队列会集成府队列的权限
# yarn.scheduler.capacity.root.default.acl_administer_queue 设置可管理该队列的用户、组,例如可以杀死任意任务等
# yarn.scheduler.capacity.node-locality-delay 调度器尝试进行调度的次数,-1 为不启用,默认 40
# yarn.scheduler.capacity.queue-mappings-override.enable 是否用户指定的队列可以被覆盖,默认 false
hadoop shell > vim etc/hadoop/mapred-site.xml <configuration> <property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property> <property>
<name>mapreduce.cluster.acls.enabled</name>
<value>true</value>
</property> <property>
<name>yarn.app.mapreduce.am.staging-dir</name>
<value>/tmp/hadoop-yarn/staging</value>
</property> </configuration>
三、使配置生效
hadoop shell > yarn rmadmin -refreshQueues # 增加队列、修改属性等 可以执行该指令,删除队列需要重启 YARN
# 现在刷新网页,就会看到多了一个 prod 的队列(资源池)
四、验证资源池
hadoop shell > hadoop jar /usr/local/hadoop-2.8./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.8..jar grep shakespeare.txt outfile what
# hadoop 用户提交任务,进入了 default 队列
hadoop shell > hdfs dfs -mkdir /user/wang
hadoop shell > hdfs dfs -chown -R wang /user/wang
hadoop shell > hdfs dfs -chmod -R /tmp wang shell > hdfs dfs -put shakespeare.txt
wang shell > hadoop jar /usr/local/hadoop-2.8./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.8..jar grep -Dmapreduce.job.queuename=prod shakespeare.txt outfile what
# 嗯,不指定资源池,默认使用 default ,用户 Wang 指定可以指定配置好的资源池,访问 http://192.168.1.25:8088 也可以看到,状态正常
# 尴尬的是,其余用户也能指定 prod 资源池,并且可以成功! 说明 ACL 有问题,但是目前还没解决~~~ 超尴尬!
YARN 多租户资源池配置的更多相关文章
- CentOS7安装CDH 第十三章:CDH资源池配置
相关文章链接 CentOS7安装CDH 第一章:CentOS7系统安装 CentOS7安装CDH 第二章:CentOS7各个软件安装和启动 CentOS7安装CDH 第三章:CDH中的问题和解决方法 ...
- 马士兵hadoop第四课:Yarn和Map/Reduce配置启动和原理讲解
马士兵hadoop第一课:虚拟机搭建和安装hadoop及启动 马士兵hadoop第二课:hdfs集群集中管理和hadoop文件操作 马士兵hadoop第三课:java开发hdfs 马士兵hadoop第 ...
- [转] Spark-Sql On YARN自动调整Executor数配置
在所有的NodeManager中,修改yarn-site.xml,为yarn.nodemanager.aux-services添加spark_shuffle值,并设置yarn.nodemanager. ...
- HDP 中 yarn 和 MR2 的配置
以下说明均以集群中 slave 结点的配置为 48G内存,12块硬盘,12核(core) CPU 为例. 在 Yarn 中,一个 Container 是一个基础的包含内存和CPU 的单元.为了较好的平 ...
- 马士兵hadoop第四课:Yarn和Map/Reduce配置启动和原理讲解(转)
马士兵hadoop第一课:虚拟机搭建和安装hadoop及启动 马士兵hadoop第二课:hdfs集群集中管理和hadoop文件操作 马士兵hadoop第三课:java开发hdfs 马士兵hadoop第 ...
- Yarn 生产环境核心配置参数
目录 Yarn 生产环境核心配置参数 ResourceManager NodeManager Container Yarn 生产环境核心配置参数 ResourceManager 配置调度器 yarn. ...
- SpringCloud微服务实战——搭建企业级开发框架(四十三):多租户可配置的电子邮件发送系统设计与实现
在日常生活中,邮件已经被聊天软件.短信等更便捷的信息传送方式代替.但在日常工作中,我们的重要的信息通知等非常有必要去归档追溯,那么邮件就是不可或缺的信息传送渠道.对于我们工作中经常用到的系统,里面 ...
- Hadoop多租户架构配置
cloudera manager 进到cluster里面,点击Dynamic Resource Pools,没做任何配置默认情况下,资源池里有个default资源组 hadoop jar /usr/l ...
- YARN内存使用优化配置
在Hadoop2.0中, YARN负责管理MapReduce中的资源(内存, CPU等)并且将其打包成Container. 这样可以精简MapReduce, 使之专注于其擅长的数据处理任务, 将无需考 ...
随机推荐
- halcon之最小二乘拟合直线
如果不了解最小二乘算法 请先阅读: Least squares的算法细节原理https://en.wikipedia.org/wiki/Least_squares 通常在halcon中拟合直线会用ho ...
- CNN中卷积层的计算细节
原文链接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/29119239 卷积层尺寸的计算原理 输入矩阵格式:四个维度,依次为:样本数.图像高度.图像宽度.图像通道数 输出矩阵格式:与输 ...
- imshow(K)和imshow(K,[]) 的区别
参考文献 imshow(K)直接显示K:imshow(K,[])显示K,并将K的最大值和最小值分别作为纯白(255)和纯黑(0),中间的K值映射为0到255之间的标准灰度值.
- javascript window.onload 加载多个函数的方法
用法如下: function func(){alert("this is window onload event!");return;} window.onload=func; 或 ...
- test20181018 B君的第一题
题意 分析 考场爆零做法 考虑dp,用\(f(i,j,0/1)\)表示i及其子树中形成j个边连通块的方案数,其中i是否向外连边. \(O(n^3)\),转移方程太复杂就打挂了. #include< ...
- pandas groupby 使用
so useful~ refer to: http://kekefund.com/2016/06/17/pandas-groupby/
- streamsets stream selector 使用
stream selector 就是一个选择器,可以方便的对于不同record 的数据进行区分,并执行不同的处理 pipeline flow stream selector 配置 local fs 配 ...
- 给Linux内核增加一个系统调用的方法(转)
作者:chenjieb520 给Linux内核增加一个系统调用的方法 为了更加好地调试linux内核,笔者的实验均在mini6410的arm板上运行的.这样做的原因,第一是因为本人是学嵌入式的, ...
- CF gym101933 K King's Colors——二项式反演
题目:http://codeforces.com/gym/101933/problem/K 每个点只要和父亲不同色就行.所以 “至多 i 种颜色” 的方案数就是 i * ( i-1 )n-1 . #i ...
- vmware克隆linux网络配置
一.配置Linux网络 在安装Linux的时候,一定要保证你的物理网络的IP是手动设置的,要不然会在Linux设置IP连通网络的时候会报network is unreachable 并且怎么也找不到问 ...