Fair Scheduler 队列设置经验总结 由于公司的hadoop集群的计算资源不是很充足,需要开启yarn资源队列的资源抢占.在使用过程中,才明白资源抢占的一些特点.在这里总结一下. 只有一个队列的资源小于设置的 最小资源时,才有可能启动资源抢占. 所有的资源队列的最小资源之后小于等于集群的资源总量都是合理的.如果最小资源之和大于集群的资源总量,同时又开启了资源抢占模式,那么资源调度就会不停的处于资源抢占的模式(这样的逻辑当然是不合理的了). 所有队列的最大资源配置之和可以大于集群的资源总…

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…

延迟调度的主要目的是提高数据本地性(data locality),减少数据在网络中的传输.对于那些输入数据不在本地的MapTask,调度器将会延迟调度他们,而把slot分配给那些具备本地性的MapTask. 延迟调度的大体思想如下: 若该job找到一个node-local的MapTask,则返回该task:若找不到,则延迟调度.即在nodeLocalityDelay时长内,重新找到一个node-local的MapTask并返回: 否则等待时长超过nodeLocalityDelay之后,寻找一个r…

Fair Scheduler调度器同步心跳分配任务的过程简单来讲会经历以下环节: 1. 对map/reduce是否已经达到资源上限的循环判断 2. 对pool队列根据Fair算法排序 3.然后循环pool队列,在pool中的job队列根据Fair算法排序,循环job,选择task 4.如果选择到一个task,跳出pool的循环,然后重新对pool排序,重复步骤2 Fair Scheduler调度策略对于pool和job的调度算法都是一致的,先解释在调度算法中的几个重要变量: minshare :…

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…

<property>    <name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>    <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler</value>    </property> <property> <name>yarn.scheduler.fai…

YARN 自从hadoop2.0之后, 我们可以使用apache yarn 来对集群资源进行管理.yarn把可以把资源(内存,CPU)以Container的方式进行划分隔离.YARN会管理集群中所有机器的可用计算资源. 基于这些资源YARN会调度应用(比如MapReduce)发来的资源请求, 然后YARN会通过分配Container来给每个应用提供处理能力, Container(容器)是YARN中处理能力的基本单元, 是对内存, CPU等的封装(容器). ResourceManager:以下简称…

转会http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-completely-fair-scheduler/index.html? ca=drs-cn-0125 Linux 调度器简史 早期的 Linux 调度器使用了最低的设计,它显然不关注具有非常多处理器的大型架构,更不用说是超线程了.1.2 Linux 调度器使用了环形队列用于可执行的任务管理.使用循环调度策略. 此调度器加入和删除进程效率非常高(具有保护结构的锁).简而言之,该调度器并不复杂可是简单快…

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 工作架构 最近随着集群大家开始频繁使用集群,资源调度的问题越发的凸显出来.需要更加深入的了解 yarn 资源调度的原理,以及到底在背后做了一些什么事情. 来看一下下面这张图. yarn 里面有两个大的角色,这个也很容易在 yarn 里面的配置看到. 一个是 Resource Manager 类似于 Master 角色负责任务分配,他会往 Node Manager 分配一个 App Master. 然后 App Master 会向 Resource Manager 申请资源.这个时候 R…

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…

要保证spark on yarn的稳定性,避免报错,就必须保证正确的配置,尤其是yarn-site.xml. 首先来理解一下yarn-site.xml各个参数的意义(引自董的博客) 注:下面<value>...</value>中的hadoop001都是我为${yarn.resourcemanager.hostname}自定义的名字 ResourceManager相关配置参数<property><name>yarn.resourcemanager.addres…

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…

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…

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…

Spring Boot 提供了一种统一的方式来管理应用的配置,允许开发人员使用属性properties文件.YAML 文件.环境变量和命令行参数来定义优先级不同的配置值.零XML配置的Spring Boot Application,是基于Spring JavaConfig. Spring放弃XML配置简史 Spring IOC有一个非常核心的概念——Bean.由Spring容器来负责对Bean的实例化,装配和管理.最早XML是用来描述Bean最为流行的配置方式.Spring可以从XML配置文件中…

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…

HACK #10 Fair Group Scheduling 本节介绍Cgroup之一.管理CPU资源的Fair Group Scheduling.Fair Group SchedulingFair Group Scheduling是Cgroup的资源管理之一,用来控制Linux内核的进程调度程序进行的CPU时间分配.与其他Cgroup进行的资源管理一样,可以对每个特定进程组进行资源(CPU分配时间)管理.使用这个功能,就可以在分组间对CPU分配时间进行调整.另外,Fair Group Sche…

导入 从一个Job运行过程中来看DAGScheduler是运行在Driver端的,其工作流程如下图: 图中涉及到的词汇概念: 1. RDD——Resillient Distributed Dataset 弹性分布式数据集. 2. Operation——作用于RDD的各种操作分为transformation和action. 3. Job——作业,一个JOB包含多个RDD及作用于相应RDD上的各种operation. 4. Stage——一个作业分为多个阶段. 5. Partition——数据分区,…

摘要:Superior Scheduler是一个专门为Hadoop YARN分布式资源管理系统设计的调度引擎,是针对企业客户融合资源池,多租户的业务诉求而设计的高性能企业级调度器. 本文分享自华为云社区<FusionInsight MRS的自研超级调度器Superior Scheduler原理简介>,作者:一枚核桃. Superior Scheduler是一个专门为Hadoop YARN分布式资源管理系统设计的调度引擎,是针对企业客户融合资源池,多租户的业务诉求而设计的高性能企业级调度器. S…

Superior Scheduler是一个专门为Hadoop YARN分布式资源管理系统设计的调度引擎,是针对企业客户融合资源池,多租户的业务诉求而设计的高性能企业级调度器. Superior Scheduler可实现开源调度器.Fair Scheduler以及Capacity Scheduler的所有功能.另外,相较于开源调度器,Superior Scheduler在企业级多租户调度策略.租户内多用户资源隔离和共享.调度性能.系统资源利用率和支持大集群扩展性方面都做了针对性的增强.设计的目标是…

环境篇:呕心沥血@线上调优 为什么出这篇文章? 近期有很多公司开始引入大数据,由于各方资源有限,并不能合理分配服务器资源,和服务器选型,小叶这里将工作中的总结出来,给新入行的小伙伴带个方向,不敢说一定对,但是本人亲自测试,发现集群使用率稳定提高了3分之1,最高可达到2分之1,有不对的地方欢迎留言指出. 注:可能有些服务没有设计,使用到的小伙伴可以参照这种方式去规划. 0 资源:集群服务安排 服务名称 子服务 CM-64G ZK-Kafka(3台)-12G DataNode(3台)-64G Nam…

1    安装环境1.1    客户端1.2    服务端1.3    安装准备    2    操作系统安装2.1.1    BIOS打开虚拟化支持2.1.2    关闭防火墙2.1.3    安装VNC3    JAVA安装    3.1    配置目的3.2    配置过程3.3    结果验证4    主机名配置4.1    配置目的4.2    配置过程4.3    结果验证5    增加hadoop用户5.1    配置目的5.2    配置过程5.3    结果验证6    Had…

一个Mapreduce作业是通过JobClient向master的JobTasker提交的(JobTasker一直在等待JobClient通过RPC协议提交作业),JobTasker接到JobClient的请求后把其加入作业队列中.     DataNode节点的TaskTracker一直通过RPC(RPC--远程过程调用协议它是一种通过网络从远程计算机上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议)向JobTasker发送heartbeat询问有没有任务做,如果有则让其派发任务过来,TaskTra…

ResourceManager相关配置参数 yarn-site.xml 中配置 yarn.resourcemanager.address ResourceManager 对客户端暴露的地址.客户端通过该地址向RM提交应用程序,杀死应用程序等. 默认值:${yarn.resourcemanager.hostname}:8032 yarn.resourcemanager.scheduler.address ResourceManager 对ApplicationMaster暴露的访问地址.Appli…

Yarn 原理介绍 大纲: Hadoop 架构介绍 YARN 产生的背景 YARN 基础架构及原理   Hadoop的1.X架构的介绍   在1.x中的NameNodes只可能有一个,虽然可以通过SecondaryNameNode与NameNode进行数据同步备份,但是总会存在一定的时延,如果NameNode挂掉,但是如果有部份数据还没有同步到SecondaryNameNode上,还是可能会存在着数据丢失的问题.   包含两层: Namespace l 包含目录.文件以及块的信息 l 支持对Na…

0 YARN中实体 资源管理者(resource manager, RM) 长时间运行的守护进程,负责管理集群上资源的使用 节点管理者(node manager, NM) 长时间运行的守护进程,在集群的所有节点上运行,负责监视容器 容器(container) 在受限的资源集合(内存.CPU等)下执行应用相关的进程 1 YARN应用 1.1 运行 (1) 客户端联系RM,请求运行应用master(application master, AM)进程. (2) RM定位可用NM,并在NM上启动容器并在…

在Hadoop1(版本<=0.22)中,由于NameNode和JobTracker存在单点中,这制约了hadoop的发展,当集群规模超过2000台时,NameNode和JobTracker已经不堪重负.于是,全新架构的hadoop2(版本>=0.23)诞生了,可以支持分布式NameNode.NameNode HA(NameNode High Available),实现了NameNode的横向扩展,使得集群规模最大可支持上万个节点. 一.Hadoop2介绍 1.Hadoop1局限性  NameN…

1.        MapReduce程序开发步骤 编写map 和 reduce 程序–> 单元测试 -> 编写驱动程序进行验证-> 本地数据集调试 ->  部署到集群运行 用到的工具: Junit.Mockito.Ant 2.        使用Configuration 关键点: 1.  Configuration类可以加载配置文件,包括系统的和自定义的 2.  addResource方法后面的配置文件会覆盖前面的 3.  配置文件的几个特性:name.value.descri…