Yarn 任务资源抢占
在大规模的分布式计算中，任务资源的抢占是一个非常重要的问题。当有多个任务同时请求资源时，如何高效地进行资源分配和管理就成了一个关键的问题。Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop的一个子项目，提供了一个通用的集群资源管理系统，可以帮助我们解决这个问题。
Yarn 简介
Yarn 是一个分布式计算资源管理系统，旨在提供统一的资源管理和任务调度功能。它由一个全局的资源管理器和多个节点管理器组成。全局的资源管理器负责整个集群的资源分配和任务调度，而每个节点管理器则负责管理本地节点的资源和任务执行。
Yarn 的资源管理器采用了一种叫做容器（container）的概念。每个容器都有一定的资源配额，如内存和CPU等。任务可以向资源管理器请求容器，然后在容器中运行。资源管理器会根据集群的资源状况和任务的需求，进行合理的容器分配和调度。
任务资源抢占问题
当多个任务同时向资源管理器请求资源时，就会出现资源抢占的问题。如果资源管理器没有一个合理的策略来处理这些请求，就会导致某些任务无法获得所需的资源，从而影响整个集群的性能。
为了解决这个问题，Yarn 提供了一种任务优先级机制。每个任务都会被分配一个优先级，可以通过设置任务的优先级来调整任务的资源分配顺序。当资源管理器要分配容器时，会先满足优先级较高的任务的资源需求，再考虑优先级较低的任务。
代码示例
下面是一个使用 Yarn 进行任务资源抢占的代码示例：
// 创建一个 Yarn 应用程序示例
YarnClient yarnClient = new YarnClient();
yarnClient.init();
yarnClient.start();
// 创建一个任务请求
TaskRequest taskRequest = new TaskRequest();
taskRequest.setPriority(Priority.HIGH);
taskRequest.setResource(Resource.newInstance(4096, 4));
// 向资源管理器提交任务请求
yarnClient.submitTask(taskRequest);
// 关闭 Yarn 客户端
yarnClient.stop();
在这个示例中，我们首先创建了一个 Yarn 客户端，然后设置了一个任务请求，其中设置了任务的优先级和需要的资源（内存为 4096 MB，CPU 为 4 核）。最后，我们将任务请求提交给资源管理器。
资源分配策略
Yarn 的资源管理器采用了一种基于容器的资源分配策略。当资源管理器收到任务请求时，会先检查当前集群的资源状态，然后按照一定的规则进行资源分配。
Yarn 提供了多种资源分配策略，包括**公平调度（Fair Scheduler）和容量调度（Capacity Scheduler）**等。公平调度器会按照任务的优先级和已分配资源的使用情况，来决定下一个要分配资源的任务。而容量调度器则会为每个队列分配一定的资源配额，并按照队列的权重来进行资源分配。
饼状图
下面是一个使用饼状图展示资源分配情况的示例：
pie
title Yarn 资源分配情况
"Task 1" : 30
"Task 2" : 20
"Task 3" : 50
这个饼状图展示了三个任务的资源分配情况，Task 1 占用了 30% 的资源，Task 2 占用了 20% 的资源，Task 3 占用了 50% 的资源。
结论
Yarn 是一个强大的分布式计算资源管理系统，可以帮助我们高效地进行任务资源抢占。通过设置任务的优先级和资源需求，以及合理的资源分配策
