Capacity Scheduler是YARN中默认的资源调度器。 想要了解Capacity Scheduler是什么，可阅读我的这篇文章“Hadoop Capacity Scheduler分析”。 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
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2023-09-14 21:50:17
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# Yarn队列资源监控 Spark
## 一、整体流程
要实现Yarn队列资源监控 Spark，我们需要遵循以下步骤：
| 阶段 | 描述 |
|--------------|--------------------------------------------------|
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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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num-executors 说明：该参数用于设置Spark作业总共要用多少Executor进程来执行。Driver在向YARN集群管理器申请资源时，YARN集群管理器会尽可能按照设置来在集群的各个工作节点上启动相应数量的Executor进程。此参数非常重要，若不设置，默认只会启动少量的Executor进程，此时会非常慢 建议：每个Spark作业的运行一般设置50~100个左右的Executor
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2023-10-20 19:32:50
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目录yarn的基本概念scheduler集群整体的资源定义fair scheduler简介配置demo队列的资源限制基于具体资源限制基于权重资源限制队列运行状态限制基于用户和分组限制队列的资源抢占抢被抢队列内部资源调度策略FairSharePolicyFifoPolicyDominantResourceFairnessPolicy队列的分配规则specified ruleuser ruleprim
Hadoop YARN同时支持内存和CPU两种资源的调度（默认只支持内存，如果想进一步调度CPU，需要自己进行一些配置），本文将介绍YARN是如何对这些资源进行调度和隔离的。在YARN中，资源管理由ResourceManager和NodeManager共同完成，其中，ResourceManager中的调度器负责资源的分配，而NodeManager则负责资源的供给和隔离。Resource
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2023-09-13 13:04:46
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Hadoop Yarn的资源隔离是指为运行着不同任务的“Container”提供可独立使用的计算资源，以避免它们之间相互干扰。目前支持两种类型的资源隔离：CPU和内存，对于这两种类型的资源，Yarn使用了不同的资源隔离方案。
对于CPU而言，它是一种“弹性”资源，使用量大小不会直接影响到应用程序的存亡，因此CPU的资源隔离方案采用了Linux Kernel提供的轻量级资源隔离技术
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2023-08-28 12:33:53
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num-executors 参数说明：该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来执行。 Driver在向YARN集群管理器申请资源时，YARN集群管理器会尽可能按照你的设置来在集群的 各个工作节点上，启动相应
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2023-10-18 23:51:04
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最近在做一个使用sqoop抽取数据最终存进hawq里面的一个项目，然后在做项目的过程，因为经验等一系列的问题，碰到了不少坑，现在将我最近碰到的一个坑写一下，现象大致是这样的，数据在通过sqoop跑量时，会出现跟hawq哄抢资源的情况，也就是我通过yarn application -list 命令，我能明显看到hawq的一个进程一直在占用着资源，没法释放出来
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2023-09-22 08:46:33
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概述 资源参数调优是对Spark运行过程中各个使用资源的地方，通过调节各种参数，来优化资源使用的效率，从而提升Spark作业的执行性能。以下参数就是Spark中主要的资源参数，每个参数都对应着作业运行原理中的某个部分，我们同时也给出了一个调优的参考值。参数列表num-executors参数说明：该参数用于设置Spar
遇见的问题表象我喜欢直接说问题，然后说方案，干脆利索（既然你已经开始解决资源利用率的问题，说明你已经不是小白了，简单的问题就不说了）通过yarn 界面的scheduler链接来看队列资源使用情况,尽管你配置了资源可抢占，队列资源也已经超过了100%，但是队列资源还远没有达到配置的最大值,而且还是发现标签下的资源利用率不高、环境描述某一天突然发现集群线上作业pending数狂飙到上千个 ，结果发现资
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2023-10-11 09:15:44
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## Yarn队列资源
在大规模数据处理的环境下，如何合理地管理和分配资源是至关重要的。Apache Hadoop Yarn (Yet Another Resource Negotiator) 是一种用于集群资源管理的框架，它允许我们以更高效和可伸缩的方式运行大规模数据处理作业。
在Yarn中，队列是资源调度的基本单位，它用于组织和管理集群中的资源。队列可以分为两种类型：根队列和子队列。根队列
原创
2023-10-19 14:13:04
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在一个公司内部的Hadoop Yarn集群，肯定会被多个业务、多个用户同时使用，共享Yarn的资源，如果不做资源的管理与规划，那么整个Yarn的资源很容易被某一个用户提交的Application占满，其它任务只能等待，这种当然很不合理，我们希望每个业务都有属于自己的特定资源来运行MapReduce任务，Hadoop中提供的公平调度器–Fair Scheduler，就可以满足这种需求。Fair Sc
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2023-09-09 13:56:09
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文章目录环境配置背景目标资源隔离Cgroup & LinuxContainerExecutorcpu 资源隔离hard limit计算公式soft limit计算公式两种方式的一些对比总结根据不同场景选择限制模式开启Cgroup后带来的变化开启后运行时长的一些变化相关配置相关代码 环境配置cdh 5.15.0
cm 5.15.0
os centos 7.2背景yarn contain
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2023-11-07 12:53:07
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# 如何实现 "yarn 队列资源"
## 简介
在使用 yarn 进行资源调度时，队列是一个重要的概念。队列可以帮助我们优化资源的分配和调度，控制任务的运行顺序，提高集群的利用率和性能。本文将介绍如何使用 yarn 创建和管理队列资源。
## 流程概览
下面是实现 "yarn 队列资源" 的整个流程的概览：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. | 创建队列
spark在很多公司中都有线上应用，多是用在处理数据上面，语法相较于hadoop更加简单，而且更易理解，集群也更易管理，但是还是有很多技巧可寻，掌握这些技巧对提升工作效率来说非常重要总述：本文主讲的是client模式下的spark使用经验1：本文主讲的是client模式下的spark使用经验，spark由driver和executor组成，比如说1个driver和3个executor，driver
Capacity Scheduler是YARN中默认的资源调度器。想要了解Capacity Scheduler是什么，可阅读我的这篇文章“Hadoop Capacity Scheduler分析”。
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
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2023-08-10 16:49:22
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前言试想一下，你现在所在的公司有一个hadoop的集群。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？如果你存在上述的困惑，可以多了解一些yarn的资源调度器。在Yarn框架中，调度器是一块很重要的内容。有了合适的调度规则，就可以保证多
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2023-08-07 14:37:26
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文章目录一. 先看下官网（可略）1. Overview2. Configuration2.1. Setting up ResourceManager to use CapacityScheduler2.2. Setting capacity-scheduler.xml3. Changing Queue Configuration4. Updating a Container (Experimen
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2023-10-26 19:30:30
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Yarn用户资源隔离配置，主要使用 Yarn动态资源池(dynamic resource pool) _ 对YARN应用程序进行资源和策略分配的池。(Impala资源也可以动态管理)_动态资源池允许安排和分配用户访问特定池，用来执行YARN应用程序。如果一个池的资源未被使用，它可以被占用(preempted)并分配给其他池。否则，就根据各个池的权重来共享资源。访问控
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2023-10-30 14:04:12
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