yarn中申请不到AM

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mob649e815e258d 2024-12-05 03:54:03 ©著作权

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YARN中申请不到AM的原因及解决方法

YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop生态系统中的资源管理器，用于对集群资源进行管理和分配。然而，在实际使用中，我们可能会遇到申请不到应用程序管理器（Application Master, AM）的问题。本文将探讨造成这一问题的原因，并提供一些解决方法。

YARN的工作原理

YARN将资源管理与计算调度分开，通过ResourceManager和NodeManager两个主要组件协同工作。ResourceManager负责管理整个集群的资源，而NodeManager负责管理每个节点的资源和任务。每个应用程序在YARN中会有一个对应的AM，负责协调和管理应用程序的执行过程。

申请不到AM的原因

在申请不到AM的情况下，可能主要由于以下几个原因：

资源不足：集群中可用的资源不足以启动AM。
配置文件问题：YARN的配置文件中对资源的设置不合理。
集群负载过高：当前集群运行的应用程序过多，导致资源分配不足。
网络问题：网络延迟可能导致请求超时。

代码示例：检查YARN资源使用情况

我们可以通过YARN API来查看当前集群的资源使用情况，帮助我们判断是否是资源不足导致的问题。

import requests

def check_yarn_resources(cluster_url):
    response = requests.get(f"{cluster_url}/ws/v1/cluster/scheduler")
    if response.status_code == 200:
        resources = response.json()
        print("Cluster Resources:", resources)
    else:
        print("Failed to fetch resources:", response.status_code)

# 示例：检查YARN集群资源
check_yarn_resources("http://your-yarn-cluster-url:8088")

解决方法

增加集群资源：如果是由于资源不足导致的，可以考虑增加集群中的机器，或者扩展现有节点的资源，比如增加内存或CPU。
优化配置：检查yarn-site.xml中的配置参数，合理设置yarn.nodemanager.resource.memory-mb和yarn.scheduler.maximum-allocation-mb等参数。
监控集群负载：可以使用集群监控工具，了解当前集群的负载情况，合理调度应用程序的运行时间。
网络优化：检查集群节点之间的网络连接，确保网络稳定，避免延迟和丢包。

饼状图：资源使用情况

在了解导致申请不到AM的原因后，我们可以通过资源使用情况的饼状图来直观展现当前资源的分配状态。

pie
    title 资源使用情况
    "已用资源": 60
    "可用资源": 40

甘特图：集群任务执行情况

此外，使用甘特图可以帮助我们可视化集群中在某一时间段内执行的任务。

gantt
    title 集群任务执行情况
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    section 任务1
    任务1 :a1, 2023-10-01, 30d
    section 任务2
    任务2 :after a1  , 20d
    section 任务3
    任务3 :2023-10-10  , 12d