YARN任务调度策略实现指南

简介

在分布式计算环境中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop生态系统的一个关键组件。YARN负责协调和管理集群中的资源，并进行任务的调度。本文将向你介绍如何实现YARN任务调度策略。

整体流程

下表展示了实现YARN任务调度策略的整体流程：

步骤 描述
1. 创建一个Scheduler 创建一个自定义的调度器类，继承自AbstractYarnScheduler。
2. 实现资源分配策略 在调度器中实现资源分配策略，决定任务在集群中的位置。
3. 注册Scheduler 在YARN集群中注册调度器。
4. 启动YARN集群 启动YARN集群，并确保调度器已被加载。
5. 提交任务 提交任务到集群中，触发调度策略。
6. 监控任务 监控任务的调度情况，并收集性能指标。

步骤详解

1. 创建一个Scheduler

首先，我们需要创建一个自定义的调度器类，继承自AbstractYarnScheduler。在这个类中，我们将实现资源分配策略和调度逻辑。

import org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.AbstractYarnScheduler;

public class CustomScheduler extends AbstractYarnScheduler {
  // 实现资源分配策略和调度逻辑
}

2. 实现资源分配策略

在自定义的调度器类中，我们需要实现资源分配策略。这包括决定任务在集群中的位置、如何分配资源等。

@Override
public void allocateResources() {
  // 实现资源分配策略
  // 可以使用算法如最小剩余资源优先、公平分配等
}

3. 注册Scheduler

在YARN集群中，我们需要将自定义的调度器注册到ResourceManager中。这可以通过在yarn-site.xml配置文件中设置yarn.resourcemanager.scheduler.class属性来实现。

<property>
  <name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>
  <value>com.example.CustomScheduler</value>
</property>

4. 启动YARN集群

确保YARN集群已正确配置，并启动ResourceManager和NodeManager。在启动过程中，YARN会加载并初始化自定义的调度器。

5. 提交任务

现在我们可以提交任务到集群中，并触发调度策略。在提交任务时，我们需要指定任务所需的资源和其他相关参数。

import org.apache.hadoop.yarn.client.api.YarnClient;
import org.apache.hadoop.yarn.client.api.YarnClientApplication;
import org.apache.hadoop.yarn.client.api.YarnClientFactory;
import org.apache.hadoop.yarn.conf.YarnConfiguration;
import org.apache.hadoop.yarn.util.Records;

public class TaskSubmitter {
  public static void main(String[] args) {
    // 创建YARN客户端
    YarnConfiguration conf = new YarnConfiguration();
    YarnClient yarnClient = YarnClientFactory.createYarnClient();
    yarnClient.init(conf);
    yarnClient.start();

    // 创建一个YARN应用程序
    YarnClientApplication app = yarnClient.createApplication();
    // 设置任务所需的资源
    Resource resource = Records.newRecord(Resource.class);
    resource.setMemory(1024); // 设置内存资源为1GB
    resource.setVirtualCores(1); // 设置虚拟核心数为1

    // 设置应用程序的其他参数
    ApplicationSubmissionContext appContext = app.getApplicationSubmissionContext();
    appContext.setResource(resource);
    appContext.setApplicationName("My Application");

    // 提交应用程序
    yarnClient.submitApplication(appContext);
  }
}

6. 监控任务

最后，我们需要监控任务的调度情况，并收集性能指标。可以使用YARN提供的API来查询任务状态、资源使用情况等。

import org.apache.hadoop.yarn.api.records.ApplicationId;
import org.apache.hadoop.yarn.api.records.ApplicationReport;
import org.apache.hadoop.yarn.client.api.YarnClient;