YARN 队列访问控制：用户组并发限制案例分析
随着大数据时代的到来，Hadoop 作为一款开源的大数据处理框架，被广泛应用于各个行业。YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为 Hadoop 的资源管理器，负责管理集群资源，并分配给不同的应用程序。在 YARN 中，队列（Queue）是资源分配的基本单位，它可以将资源分配给不同的用户或用户组。本文将围绕 YARN 队列访问控制，特别是用户组并发限制这一主题，通过代码案例分析，探讨如何实现这一功能。
YARN 队列访问控制概述
YARN 队列访问控制主要包括以下几个方面：
1. 队列权限控制：控制用户对队列的访问权限，包括查看、提交作业、修改队列属性等。
2. 队列资源分配：根据队列的配置，将资源（CPU、内存等）分配给队列中的作业。
3. 用户组并发限制：限制同一用户组在队列中的并发作业数量，防止资源过度消耗。
用户组并发限制案例分析
1. 需求分析
假设我们有一个 Hadoop 集群，其中包含多个队列，每个队列需要限制同一用户组在队列中的并发作业数量。例如，队列 `group_queue` 需要限制同一用户组 `group1` 的并发作业数量不超过 5。
2. 代码实现
以下是一个基于 YARN 的用户组并发限制的代码实现：
java
import org.apache.hadoop.yarn.api.ApplicationConstants;
import org.apache.hadoop.yarn.api.records.ApplicationAttemptId;
import org.apache.hadoop.yarn.api.records.ApplicationId;
import org.apache.hadoop.yarn.api.records.YarnApplicationState;
import org.apache.hadoop.yarn.client.api.YarnClient;
import org.apache.hadoop.yarn.client.api.YarnClientApplication;
import org.apache.hadoop.yarn.conf.YarnConfiguration;
import org.apache.hadoop.yarn.exceptions.YarnException;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class UserGroupConcurrencyLimit {
public static void main(String[] args) throws IOException, YarnException {
YarnConfiguration conf = new YarnConfiguration();
YarnClient yarnClient = YarnClient.createYarnClient();
yarnClient.init(conf);
yarnClient.start();
String queueName = "group_queue";
String userGroup = "group1";
int maxConcurrency = 5;
// 获取队列中的作业信息
Map<ApplicationAttemptId, YarnApplicationState> applications = getApplicationsInQueue(yarnClient, queueName);
// 获取用户组在队列中的并发作业数量
int currentConcurrency = applications.values().stream()
.filter(state -> state.equals(YarnApplicationState.RUNNING))
.filter(app -> app.getUser().equals(userGroup))
.collect(Collectors.counting());
// 如果并发作业数量超过限制，则拒绝提交作业
if (currentConcurrency >= maxConcurrency) {
System.out.println("并发作业数量超过限制，无法提交作业。");
return;
}
// 提交作业
submitJob(yarnClient, queueName, userGroup);
}
private static Map<ApplicationAttemptId, YarnApplicationState> getApplicationsInQueue(YarnClient yarnClient, String queueName) throws YarnException, IOException {
YarnClientApplication application = yarnClient.createApplication();
ApplicationId appId = application.getApplicationId();
ApplicationAttemptId attemptId = application.getApplicationAttemptId();
// 获取队列中的作业信息
ApplicationReport report = yarnClient.getApplicationReport(appId);
return report.getApplicationAttempts().stream()
.collect(Collectors.toMap(YarnApplicationState::getApplicationAttemptId, YarnApplicationState::getState));
}
private static void submitJob(YarnClient yarnClient, String queueName, String userGroup) throws IOException, YarnException {
// 设置作业参数
Map<String, String> env = new HashMap<>();
env.put(ApplicationConstants.Environment.JAVA_HOME.getName(), System.getenv("JAVA_HOME"));
env.put(ApplicationConstants.Environment.CLASSPATH.getName(), System.getenv("CLASSPATH"));
// 提交作业
YarnClientApplication application = yarnClient.createApplication();
ApplicationId appId = application.getApplicationId();
ApplicationAttemptId attemptId = application.getApplicationAttemptId();
// 设置队列和用户组
application.setQueue(queueName);
application.setApplicationName("UserGroupConcurrencyLimitJob");
application.setQueueUserGroup(userGroup);
// 启动作业
yarnClient.submitApplication(application);
System.out.println("作业提交成功，ApplicationId: " + appId);
}
}
3. 代码解析
1. 获取队列中的作业信息：通过 `getApplicationsInQueue` 方法获取队列中的作业信息，包括作业状态和用户组。
2. 获取用户组在队列中的并发作业数量：通过过滤作业状态和用户组，统计并发作业数量。
3. 判断并发作业数量是否超过限制：如果并发作业数量超过限制，则拒绝提交作业。
4. 提交作业：通过 `submitJob` 方法设置作业参数，并提交作业。
总结
本文通过代码案例分析，介绍了 YARN 队列访问控制中的用户组并发限制功能。在实际应用中，可以根据需求调整并发限制策略，确保集群资源的合理分配。通过 YARN 的队列访问控制，可以更好地管理集群资源，提高大数据处理效率。
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