YARN调度器公平分配属性（yarn.scheduler.fair.assignmultiple）
1.背景介绍
Apache Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个用于集群资源管理和任务调度的开源框架。它是Hadoop的核心组件之一，用于实现大规模数据处理应用程序的分布式计算。其中，YARN调度器（scheduler）负责协调集群中的资源分配和任务调度。
YARN调度器提供了多种调度策略，其中一种是公平调度（Fair Scheduler）。公平调度器根据任务的资源需求和集群中的可用资源来分配任务，以实现资源公平共享和任务公平调度的目标。为了更好地控制公平调度器的行为，YARN提供了一系列配置属性，其中之一就是yarn.scheduler.fair.assignmultiple。
2.yarn.scheduler.fair.assignmultiple属性介绍
yarn.scheduler.fair.assignmultiple是公平调度器的一个配置属性，它决定了是否允许一个任务被同时分配到多个节点上。默认情况下，该属性的值为true，即允许任务被多个节点同时分配。
当该属性的值为true时，一个任务可以同时在多个节点上运行，这样可以更好地利用集群中的资源，提高任务的并行度和执行效率。然而，这也可能导致资源的浪费和任务之间的竞争。
当该属性的值为false时，一个任务只能被分配到一个节点上运行。这样可以避免资源浪费和任务之间的竞争，但可能降低任务的并行度和执行效率。
3.使用示例
下面通过一个代码示例来演示如何使用yarn.scheduler.fair.assignmultiple属性。
假设我们有一个Hadoop YARN集群，其中包含3个节点（Node1、Node2和Node3）。我们需要运行一个需要大量计算资源的MapReduce任务，但是任务之间没有数据依赖性，可以并行运行。我们希望充分利用集群中的资源，同时确保任务之间公平竞争。
首先，我们需要在YARN配置文件yarn-site.xml中设置yarn.scheduler.fair.assignmultiple属性的值为true，以允许任务被多个节点同时分配。
<configuration>
<property>
<name>yarn.scheduler.fair.assignmultiple</name>
<value>true</value>
</property>
</configuration>
接下来，我们使用Hadoop命令行工具提交任务，指定需要运行的MapReduce程序和输入输出路径。
$ hadoop jar mymapreduce.jar com.example.MyMapReduce input output
YARN调度器将根据集群中的可用资源和任务的资源需求来分配任务。由于yarn.scheduler.fair.assignmultiple属性的值为true，每个任务可以同时被分配到多个节点上运行，以充分利用集群中的资源。任务将按照公平调度策略分配给节点，以实现资源公平共享和任务公平调度的目标。
4.总结
yarn.scheduler.fair.assignmultiple属性是YARN调度器公平调度策略的一个重要配置属性，决定了是否允许一个任务被同时分配到多个节点上。通过合理设置该属性的值，可以根据任务的需求和集群的资源情况，实现任务的并行度和执行效率的最大化，同时确保资源的公平共享和任务的公平调度。
在实际应用中，根据任务的特点和集群的资源情况，灵活调整该属性的值，以获得最佳的性能和资源利用效率。同时，还可以结合其他调度策略和属性进行综合配置，进一步优化任务的调度和执行。
希望本文对你理解和使用yarn.scheduler.fair.assignmultiple属性有所帮助！
