文章目录Yarn 容量调度器并发度问题演示增加 ApplicationMaster 资源比例配置 Yarn 容量调度器多队列1）增加容量调度器队列2）测试新队列 Yarn 容量调度器并发度问题演示Yarn 默认调度器为 Capacity Scheduler（容量调度器），且默认只有一个队列——default。如果队列中执行第一个任务资源不够，就不会再执行第二个任务，一直等到第一个任务执行完毕。（
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2023-08-24 11:39:43
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在Kubernetes（K8S）集群中，使用YARN来管理资源分配是非常常见的操作。当我们需要将YARN资源管理和Kubernetes的cgroup结合起来时，就需要进行一些特定的设置和配置，这就是所谓的"yarn cgroup"。本文将详细介绍如何实现在K8S中配置YARN以使用cgroup来管理资源。
### 步骤及代码示例：
步骤 | 操作内容
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1 | 安装和配置YARN
# 深入理解 Yarn Cgroup
在大数据处理领域，Yarn（Yet Another Resource Negotiator）作为Apache Hadoop的核心组件之一，发挥着资源管理和任务调度的重要作用。为了更好地管理资源，尤其是在多租户环境中，Yarn引入了cgroup（控制组）这一机制。本文将对Yarn cgroup进行详细介绍，并附上相关代码示例和可视化图表。
## 什么是 Cg
# Yarn GPU CGroup
## Introduction
The Yarn GPU CGroup is a feature introduced in YARN (Yet Another Resource Negotiator) version 3.0.0 that allows users to specify GPU resource requirements for their
原创
2023-09-18 10:40:19
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# 如何实现 "yarn cgroup cpu"
## 1. 了解概念
在开始实现 "yarn cgroup cpu" 之前，首先需要了解以下几个概念：
- Yarn：Hadoop 的资源管理器，用于集群资源的管理和调度
- cgroup：Linux 内核提供的一种机制，用于限制、账户和监控进程组的系统资源
- CPU 控制组：一种 cgroup，用于控制进程组的 CPU 使用情况
##
## Yarn启用cgroup配置
### 什么是Yarn和cgroup
首先，我们需要了解Yarn和cgroup的概念。
Yarn是一个用于管理和分发Hadoop集群资源的集群管理器。它可以有效地分配集群资源给不同的任务，以提高资源利用率和系统的性能。Yarn通过将集群资源划分为多个容器来实现任务之间的隔离和资源管理。
cgroup是Linux内核提供的一种资源管理机制，用于限制和隔离系
原创
2023-08-23 03:53:16
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在 Yarn 上使用 CGroupsCGroups 是一种将任务及其子任务聚集和划分进一个垂直的分组的策略，并提供在此结构上的特别的操作。CGroups 是 Linux 内核功能，自内核版本 2.6.24 被引入。从 Yarn 角度，该功能使得限额容器的资源使用成为可能。一个示例是 CPU 使用，如果没有 CGroups，限制容器的 CPU 使用非常困难。CGroups 配置本节描述 CGroup
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2023-09-01 14:38:09
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启动 Hadoop，仅仅是启动了 MapReduce 环境，我们可以启动 YARN ，让 YARN 来负责资源管理与任务调度。首先修改配置文件 mapred-site.xml，需要先进行重命名：cd /usr/local/hadoop
mv ./etc/hadoop/mapred-site.xml.template ./etc/hadoop/mapred-site.xml然后再进行编辑( ge
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2023-06-27 21:11:20
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一、整体架构1.ResourceManager 1).整个集群同一时间提供服务的只有一，负责集群资源的统一管理和调度 2).处理客户端的请求，提交一个进程或杀死一个进程等 3).监控我们的NodeManager,一旦某个NodeManager挂掉，那么该NM上运行的任务需要告诉我们的ApplicationMaster如何进行处理 2.NodeManager 1).整个集群中有多个NM，负责自己本身
一、 Rancher介绍1. Rancher简介 Rancher是一个开源的企业级多集群Kubernetes管理平台，实现了Kubernetes集群在混合云+本地数据中心的集中部署与管理，以确保集群的安全性，加速企业数字化转型。 Rancher官方文档：https://docs.rancher.cn/2. Rancher和k8s的关系 Rancher和k8s都是用来作为容器的调度与编排系统。
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2023-07-12 09:36:42
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真实场景中，总会出现这样的情况：新提交的YARN应用需要等待一段时间，才能获得所需的资源。不能立即获得资源的应用，总不能直接拒绝，需要有个地方去存储这些应用 —— 使用队列同时，队列中的应用如何为其分配资源：是先到先得？还是优先执行资源需求较小的应用？ —— 需要有特定的策略为应用分配资源而YARN的调度器（scheduler）的工作就是根据既定策略为应用分配资源1. YARN中的三种调度器概述1
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2023-08-16 15:05:57
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yarn默认只管理内存资源,虽然也可以申请cpu资源,但是在没有cpu资源隔离的情况下效果并不是太好.在集群规模大,任务多时资源竞争的问题尤为严重.还好yarn提供的LinuxContainerExecutor可以通过cgroup来隔离cpu资源
cgroup
cgroup是系统提供的资源隔离功能,可以隔离系统的多种类型的资源,yarn只用来隔离cpu资源
安装cgroup
默认系统已经安装了cg
原创
2021-08-13 11:29:25
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YARN的队列配置YARN默认采用的调度器是容量调度，且默认只有一个任务队列。该调度器内单个队列的调度策略为FIFO，因此在单个队列中的任务并行度为1。那么就会出现单个任务阻塞的情况，如果随着业务的增长，充分的利用到集群的使用率，我们就需要手动的配置多条任务队列。配置任务队列默认YARN只有一个default任务队列，现在我们添加一个small的任务队列。修改配置文件: $HADOOP_HOME/
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2023-09-25 19:05:29
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集群为cdh6.3.2{
"defaultQueueSchedulingPolicy": "fair",
"queuePlacementRules": [
{
"create": false,
"name": "specified"
},
{
"name": "default",
"queue": "fdw_queue
一 概述
是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。
&
在Yarn中有三种调度器可以选择：FIFO Scheduler ，Capacity Scheduler，Fair Scheduler。 配置方法FIFO SchedulerFIFO Scheduler把应用按提交的顺序排成一个队列，这是一个先进先出队列，在进行资源分配的时候，先给队列中最头上的应用进行分配资源，待最头上的应用需求满足后再给下一个分配，以此类推。 FIFO Scheduler它并不
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2023-08-07 19:58:18
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目录一.什么是yarn二.yarn的基本架构和角色三.yarn的工作机制四.任务提交流程五.资源调度器FIFO容量调度器公平调度器六.容量调度器多队列提交案例实操1.案例：配置default、hive多队列①增加队列，添加队列的属性配置②分发配置文件到集群，重启Yarn③测试，向default ，hive队列分别提交任务2.配置Hive的默认提交队列一.什么是yarn Yarn是一个资源调度平台，
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2023-09-06 14:50:32
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为了支持国产化环境，需要升级hadoop到3.3.1版本，升级好后提交flink（1.12.5）任务还发现问题不少，一个个排查吧。本文涉及到的排错内容包括：yarn队列设置不生效HDFS namenode都为standby状态YARN resourceManager不可访问Flink jobManager资源设置的太少 文章目录1. yarn 的队列设置不生效问题2. HDFS namenode都
目录0. 相关文章链接1. 需求2. 配置多队列的公平调度器3. 测试提交任务0. 相关文章链接1. 需求若用户提交任务时指定队列，则任务提交到指定队列运行；若未指定队列，test用户提交的任务到root.group.test队列运行，produce提交的任务到root.group.produce队列运行（注：group为用户所属组）。 &n
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2023-08-08 12:22:39
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hive on spark搭建好后，任务提交会有问题，因为通过hive会话提交的任务一直存在且不会结束（除非关掉这个hive会话），根本原因是这些任务提交到了Yarn的同一个队列中，前面的任务没有执行完毕后面的任务不会执行，所以解决办法是增加一个Yarn队列，指定任务提交的队列，这样就不会出现任务的阻塞。目录一、情景复现二、原因三、Yarn队列配置—增加队列1. 情景复现：搭建好hive on s
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2023-07-04 09:47:21
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