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

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

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

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 :

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

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

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

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

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 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

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

一.前言 本文承接上一篇:hbase_学习_01_HBase环境搭建(单机),主要是搭建 hive 的单机环境 二.环境准备 1.说明 hive 的下载来源有: 官方版本:http://archive.apache.org/dist/hive/ CDH版本:http://archive.cloudera.com/cdh5 企业应用一般选择CDH版本,因为比较稳定. 若决定使用CDH版本,则要保证相关软件的CDH版本相同,如 选择 hadoop-2.6.0-cdh5.9.3  与  hbase-1

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

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

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.xm

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

1. 计数器应用 2. 数据清洗(ETL) 在运行核心业务MapReduce程序之前,往往要先对数据进行清洗,清理掉不符合用户要求的数据.清理的过程往往只需要运行Mapper程序,不需要运行Reduce程序. LogMapper.java @Override protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { String[] fi