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引言
在Yarn体系中,Scheduler负责为Application分配资源,按照调度策略可分为以下3种:
- FIFO Scheduler
- Capacity Scheduler
- Fair Scheduler
下面具体介绍上述3种调度器:
FIFO Scheduler
顾名思义,该调度器是按照应用的提交顺序分配资源的,先进先出,优先满足先到达的应用,待前面的应用所需资源满足后再分配后面的应用。
在共享集群模式下,该模式会存在应用饥饿问题,即小应用会被前面的大应用阻塞,当前面存在某个大应用耗尽所有资源,会导致后续的应用永远得不到执行。
Capacity Scheduler
概述
由引言中的图易知,Capacity调度器将整个集群的资源分为多个Queue,每个Queue可占用一定的集群资源,应用可提交到指定的Queue上,在每个Queue内部,执行的仍然是FIFO策略。
当某个Queue因为被提交了多个Application而导致资源告急时,Capacity调度器扔可能分配部分资源给当前队列,但前提是其他队列有剩余,或其他队列释放了某些Container资源。
为避免某队列占用过多的空闲资源,导致其他队列无法使用这些空闲资源,建议设置队列的最大资源使用量。
配置
Capacity Schduler是YARN中默认的资源调度器。
在Capacity Scheduler的配置文件中,队列queueX的参数Y的配置名称为yarn.scheduler.capacity.queueX.Y,为了简单起见,我们记为Y,则每个队列可以配置的参数如下:
资源分配相关参数
- 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。
- 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。
- minimum-user-limit-percent
每个用户最低资源保障(百分比)。任何时刻,一个队列中每个用户可使用的资源量均有一定的限制。当一个队列中同时运行多个用户的应用程序时中,每个用户的使用资源量在一个最小值和最大值之间浮动,其中,最小值取决于正在运行的应用程序数目,而最大值则由minimum-user-limit-percent决定。比如,假设minimum-user-limit-percent为25。当两个用户向该队列提交应用程序时,每个用户可使用资源量不能超过50%,如果三个用户提交应用程序,则每个用户可使用资源量不能超多33%,如果四个或者更多用户提交应用程序,则每个用户可用资源量不能超过25%。
- user-limit-factor
每个用户最多可使用的资源量(百分比)。比如,假设该值为30,则任何时刻,每个用户使用的资源量不能超过该队列容量的30%。
限制应用程序数目相关参数
- maximum-applications
集群或者队列中同时处于等待和运行状态的应用程序数目上限,这是一个强限制,一旦集群中应用程序数目超过该上限,后续提交的应用程序将被拒绝,默认值为10000。所有队列的数目上限可通过参数yarn.scheduler.capacity.maximum-applications设置(可看做默认值),而单个队列可通过参数yarn.scheduler.capacity..maximum-applications设置适合自己的值。
- maximum-am-resource-percent
集群中用于运行应用程序ApplicationMaster的资源比例上限,该参数通常用于限制处于活动状态的应用程序数目。该参数类型为浮点型,默认是0.1,表示10%。所有队列的ApplicationMaster资源比例上限可通过参数yarn.scheduler.capacity. maximum-am-resource-percent设置(可看做默认值),而单个队列可通过参数yarn.scheduler.capacity.. maximum-am-resource-percent设置适合自己的值。
队列访问和权限控制参数
- state
队列状态可以为STOPPED或者RUNNING,如果一个队列处于STOPPED状态,用户不可以将应用程序提交到该队列或者它的子队列中,类似的,如果ROOT队列处于STOPPED状态,用户不可以向集群中提交应用程序,但正在运行的应用程序仍可以正常运行结束,以便队列可以优雅地退出。
- acl_submit_applications
限定哪些用户/用户组可向给定队列中提交应用程序。需要注意的是,该属性具有继承性,即如果一个用户可以向某个队列中提交应用程序,则它可以向它的所有子队列中提交应用程序。
- acl_administer_queue
为队列指定一个管理员,该管理员可控制该队列的所有应用程序,比如杀死任意一个应用程序等。同样,该属性具有继承性,如果一个用户可以向某个队列中提交应用程序,则它可以向它的所有子队列中提交应用程序。
实例
<configuration>
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.maximum-applications</name>
<value>10000</value>
<description>最多可同时处于等待和运行状态的应用程序数目</description>
</property>
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.maximum-am-resource-percent</name>
<value>0.1</value>
<description>集群中可用于运行application master的资源比例上限,这通常用于限制并发运行的应用程序数目。</description>
</property>
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.queues</name>
<value>default</value>
<description>root队列的所有子队列,该实例中只有一个</description>
</property>
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.default.capacity</name>
<value>100</value>
<description>default队列的资源容量</description>
</property>
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.default.user-limit-factor</name>
<value>1</value>
<description>
每个用户可使用的资源限制
</description>
</property>
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.default.maximum-capacity</name>
<value>100</value>
<description>
Default队列可使用的资源上限.
</description>
</property>
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.default.state</name>
<value>RUNNING</value>
<description>
Default队列的状态,可以是RUNNING或者STOPPED.
</description>
</property>
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.default.acl_submit_applications</name>
<value>*</value>
<description>
限制哪些用户可向default队列中提交应用程序.
</description>
</property>
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.default.acl_administer_queue</name>
<value>*</value>
<description>
限制哪些用户可管理default队列中的应用程序,“*”表示任意用户
</description>
</property>
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.node-locality-delay</name>
<value>-1</value>
<description>调度器尝试调度一个rack-local container之前,最多跳过的调度机会,通常而言,该值被设置成集群中机架数目,默认情况下为-1,表示不启用该功能。
</description>
</property>
</configuration>
Fair Scheduler
概述
Fair调度器的设计目标是为所有的应用分配公平的资源(对公平的定义可以通过参数来设置),用户在各自队列运行中逐渐资源变得平分。
假如现在存在大、小2个任务,当提交大任务时,其会获取所有的系统资源,大任务执行期间,当小任务提交时,大任务会释放出一半数量的Container供小任务使用,待小任务执行完毕后,小任务会释放其所占有的资源,此时大任务重新获取到系统的所有资源。
因为小任务需要等待大任务释放出Container,所以从小任务提交到获取到资源会有一定的延迟,但确实值得的。
该种模式下,即保证了资源的高利用率又使得晚提交的小任务获得执行的机会,不至于饿死。
配置
首先在yarn-site.xml中,将配置参数yarn.resourcemanager.scheduler.class设置为org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler。
Fair Scheduler的配置选项包括两部分,其中一部分在yarn-site.xml中,主要用于配置调度器级别的参数,另外一部分在一个自定义配置文件(默认是fair-scheduler.xml)中,主要用于配置各个队列的资源量、权重等信息。
yarn-site.xml
- yarn.scheduler.fair.allocation.file
自定义XML配置文件所在位置,该文件主要用于描述各个队列的属性,比如资源量、权重等,具体配置格式将在后面介绍。
- yarn.scheduler.fair.user-as-default-queue
当应用程序未指定队列名时,是否指定用户名作为应用程序所在的队列名。如果设置为false或者未设置,所有未知队列的应用程序将被提交到default队列中,默认值为true。
- yarn.scheduler.fair.preemption
是否启用抢占机制,默认值是false。
- yarn.scheduler.fair.sizebasedweight
在一个队列内部分配资源时,默认情况下,采用公平轮询的方法将资源分配各各个应用程序,而该参数则提供了另外一种资源分配方式:按照应用程序资源需求数目分配资源,即需求资源数量越多,分配的资源越多。默认情况下,该参数值为false。
- yarn.scheduler.assignmultiple
是否启动批量分配功能。当一个节点出现大量资源时,可以一次分配完成,也可以多次分配完成。默认情况下,该参数值为false。
- yarn.scheduler.fair.max.assign
如果开启批量分配功能,可指定一次分配的container数目。默认情况下,该参数值为-1,表示不限制。
- yarn.scheduler.fair.locality.threshold.node
当应用程序请求某个节点上资源时,它可以接受的可跳过的最大资源调度机会。当按照分配策略,可将一个节点上的资源分配给某个应用程序时,如果该节点不是应用程序期望的节点,可选择跳过该分配机会暂时将资源分配给其他应用程序,直到出现满足该应用程序需的节点资源出现。通常而言,一次心跳代表一次调度机会,而该参数则表示跳过调度机会占节点总数的比例,默认情况下,该值为-1.0,表示不跳过任何调度机会。
- yarn.scheduler.fair.locality.threshold.rack
当应用程序请求某个机架上资源时,它可以接受的可跳过的最大资源调度机会。
- yarn.scheduler.increment-allocation-mb
内存规整化单位,默认是1024,这意味着,如果一个Container请求资源是1.5GB,则将被调度器规整化为ceiling(1.5 GB / 1GB) * 1G=2GB。
- yarn.scheduler.increment-allocation-vcores
虚拟CPU规整化单位,默认是1,含义与内存规整化单位类似。
自定义配置文件
Fair Scheduler允许用户将队列信息专门放到一个配置文件(默认是fair-scheduler.xml),对于每个队列,管理员可配置以下选项:
- minResources
最少资源保证量,设置格式为“X mb, Y vcores”,当一个队列的最少资源保证量未满足时,它将优先于其他同级队列获得资源,对于不同的调度策略(后面会详细介绍),最少资源保证量的含义不同,对于fair策略,则只考虑内存资源,即如果一个队列使用的内存资源超过了它的最少资源量,则认为它已得到了满足;对于drf策略,则考虑主资源使用的资源量,即如果一个队列的主资源量超过它的最少资源量,则认为它已得到了满足。
- maxResources
最多可以使用的资源量,fair scheduler会保证每个队列使用的资源量不会超过该队列的最多可使用资源量。
- maxRunningApps
最多同时运行的应用程序数目。通过限制该数目,可防止超量Map Task同时运行时产生的中间输出结果撑爆磁盘。
- minSharePreemptionTimeout
最小共享量抢占时间。如果一个资源池在该时间内使用的资源量一直低于最小资源量,则开始抢占资源。
- schedulingMode/schedulingPolicy
队列采用的调度模式,可以是fifo、fair或者drf。
- aclSubmitApps
可向队列中提交应用程序的用户列表,默认情况下为"*",表示任何用户均可以向该队列提交应用程序。需要注意的是,该属性具有继承性,即子队列的列表会继承父队列的列表。
- aclAdministerApps
该队列的管理员列表。一个队列的管理员可管理该队列中的资源和应用程序,比如可杀死任意应用程序。
管理员也可为单个用户添加maxRunningJobs属性限制其最多同时运行的应用程序数目。此外,管理员也可通过以下参数设置以上属性的默认值:
- userMaxJobsDefault
用户的maxRunningJobs属性的默认值。
- defaultMinSharePreemptionTimeout
队列的minSharePreemptionTimeout属性的默认值。
- defaultPoolSchedulingMode
队列的schedulingMode属性的默认值。
- fairSharePreemptionTimeout
公平共享量抢占时间。如果一个资源池在该时间内使用资源量一直低于公平共享量的一半,则开始抢占资源。
实例
假设要为一个Hadoop集群设置三个队列queueA、queueB和queueC,其中,queueB和queueC为queueA的子队列,且规定普通用户最多可同时运行40个应用程序,但用户userA最多可同时运行400个应用程序,那么可在自定义配置文件中进行如下设置:
<allocations>
<queue name=”queueA”>
<minResources>100 mb, 100 vcores</minResources>
<maxResources>150 mb, 150 vcores</maxResources>
<maxRunningApps>200</maxRunningApps>
<minSharePreemptionTimeout>300</minSharePreemptionTimeout>
<weight>1.0</weight>
<queue name=”queueB”>
<minResources>30 mb, 30 vcores</minResources>
<maxResources>50 mb, 50 vcores</maxResources>
</queue>
<queue name=”queueC”>
<minResources>50 mb, 50 vcores</minResources>
<maxResources>50 mb, 50 vcores</maxResources>
</queue>
</queue>
<user name=”userA”>
<maxRunningApps>400</maxRunningApps>
</user>
<userMaxAppsDefault>40</userMaxAppsDefault>
<fairSharePreemptionTimeout>6000</fairSharePreemptionTimeout>
</allocations>
配置Example
<?xml version="1.0"?>
<allocations>
<queue name="sample_queue">
<minResources>10000 mb,0vcores</minResources>
<maxResources>90000 mb,0vcores</maxResources>
<maxRunningApps>50</maxRunningApps>
<maxAMShare>0.1</maxAMShare>
<!--设置权重 40%-->
<weight>2.0</weight>
<!--调度策略-->
<schedulingPolicy>fair</schedulingPolicy>
<queue name="sample_sub_queue">
<aclSubmitApps>charlie</aclSubmitApps>
<minResources>5000 mb,0vcores</minResources>
</queue>
<queue name="sample_reservable_queue">
<reservation></reservation>
</queue>
</queue>
<queueMaxAMShareDefault>0.5</queueMaxAMShareDefault>
<queueMaxResourcesDefault>40000 mb,0vcores</queueMaxResourcesDefault>
<!-- Queue 'secondary_group_queue' is a parent queue and may have
user queues under it -->
<queue name="secondary_group_queue" type="parent">
<!--设置权重 60%-->
<weight>3.0</weight>
<maxChildResources>4096 mb,4vcores</maxChildResources>
</queue>
<user name="sample_user">
<maxRunningApps>30</maxRunningApps>
</user>
<userMaxAppsDefault>5</userMaxAppsDefault>
<queuePlacementPolicy>
<!--若提交的任务指定了队列名,则放入指定队列-->
<rule name="specified" />
<!--尝试将任务提交到名称为用户名的队列,若不存在与当前用户名相同的队列,则转入下一个规则-->
<rule name="primaryGroup" create="false" />
<rule name="nestedUserQueue">
<rule name="secondaryGroupExistingQueue" create="false" />
</rule>
<!--前面均不匹配,则放入默认队列sample_queue-->
<rule name="default" queue="sample_queue"/>
</queuePlacementPolicy>
</allocations>
抢占
Fair调度器支持抢占,抢占就是允许调度器杀掉占用超过其应占份额资源队列的containers,这些containers资源便可被分配到应该享有这些份额资源的队列中。需要注意抢占会降低集群的执行效率,因为被终止的containers需要被重新执行。
可以通过设置一个全局的参数yarn.scheduler.fair.preemption=true来启用抢占功能。
参考文献:
- https://www.jianshu/p/8738acc89bd4
- http://www.imooc/article/253999
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