Yarn公平调度配置简介
YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop生态系统中一个重要的资源管理层。它负责在集群中管理计算资源，并为不同的应用程序分配这些资源。在许多情况下，我们希望确保不同的应用程序能够公平地访问这些资源，以避免资源争用。为了实现这一目标，YARN提供了公平调度器。
公平调度器的工作原理
公平调度器的主要目标是允许不同用户和应用程序同时运行，并尽量确保每个用户都能在合理的时间内获得资源。调度器会将集群资源分配给各个队列，并允许各个队列中的任务公平地获得计算资源。
流程图
以下是公平调度器的基本工作流程图：
flowchart TD
A[用户提交应用程序] --> B[资源请求提交到调度器]
B --> C{检查队列状态}
C -->|空闲| D[分配计算资源]
C -->|忙碌| E[等待资源]
D --> F[任务执行]
F --> G[任务完成]
E --> B
公平调度器的配置
为了使用YARN的公平调度器，我们需要在YARN的配置文件中进行相关设置。以下是关键的配置步骤和参数。
1. 配置文件位置
YARN的调度配置文件通常位于$HADOOP_CONF_DIR/fair-scheduler.xml。你需要确保这个文件存在。
2. 基本配置示例
以下是一个简单的fair-scheduler.xml配置示例：
<allocations>
<queue name="default">
<minshare>10</minshare>
<maxshare>50</maxshare>
</queue>
<queue name="user1">
<minshare>30</minshare>
<maxshare>70</maxshare>
</queue>
<queue name="user2">
<minshare>20</minshare>
<maxshare>60</maxshare>
</queue>
</allocations>
在这个示例中，我们定义了三个队列：default, user1, 和 user2。每个队列都具有最小资源份额（minshare）和最大资源份额（maxshare）配置。这些配置确保在资源争用时，尽可能公平地分配资源。
3. 一个应用程序提交的示例
下面是一个使用Java提交应用程序的简单示例：
Configuration conf = new Configuration();
conf.set("mapreduce.framework.name", "yarn");
conf.set("yarn.application.classpath", "your-application-classpath");
Job job = Job.getInstance(conf, "sample job");
job.setJarByClass(YourMainClass.class);
job.setMapperClass(YourMapper.class);
job.setReducerClass(YourReducer.class);
...
job.submit();
在这段代码中，我们设置了配置并提交一个YARN作业。确保在提交时指定正确的类路径和作业参数。
状态图
YARN公平调度器的各个状态可以使用状态图表示。如下是一个简单的状态图：
stateDiagram
[*] --> Idle
Idle --> Waiting : 请求资源
Waiting --> Running : 获得资源
Running --> Completed : 任务完成
Running --> Terminated : 任务终止
在这个状态图中，YARN调度器从空闲状态开始，进入等待资源状态，直到获得资源并进入运行状态。任务完成或者终止都可以使其回到空闲状态。
结论
通过使用YARN的公平调度器，你可以有效管理集群中的资源，确保不同用户和应用程序之间的公平性。通过合理配置fair-scheduler.xml文件和提交作业的代码，我们可以获得一个高效的计算环境。希望这篇文章能帮助你更好地理解YARN公平调度器及其配置方法。使用YARN的公平调度器，可以让更多的任务同时在集群中执行，而不会造成资源的浪费和争用。
