YARN 应用级资源管理：Hadoop 中的实践配置
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，已经成为业界的事实标准。在 Hadoop 生态系统中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为资源管理器，负责管理集群资源，为各种应用程序提供资源分配和调度服务。本文将围绕 YARN 应用级资源管理，探讨其在 Hadoop 中的配置实践。
YARN 简介
YARN 是 Hadoop 2.0 引入的一个核心组件，它将 Hadoop 的资源管理和作业调度分离，使得 Hadoop 集群可以支持更多类型的应用程序，如批处理、流处理、交互式查询等。YARN 主要由以下几个部分组成：
- ResourceManager：集群资源管理器，负责集群资源的分配和调度。
- NodeManager：节点资源管理器，负责管理节点上的资源，并汇报给 ResourceManager。
- ApplicationMaster：应用程序管理器，负责应用程序的启动、监控和资源请求。
YARN 应用级资源管理
YARN 应用级资源管理主要涉及以下几个方面：
1. 资源类型
YARN 支持多种资源类型，包括：
- CPU：计算资源，以核心数表示。
- 内存：内存资源，以字节表示。
- GPU：图形处理单元资源，用于支持深度学习等计算密集型任务。
2. 资源分配策略
YARN 提供了多种资源分配策略，包括：
- FIFO（先进先出）：按照请求顺序分配资源。
- Capacity Scheduler：根据资源容量分配资源，保证每个队列的资源需求。
- Fair Scheduler：根据队列的公平性分配资源，保证每个队列的资源分配相对公平。
3. 应用程序资源请求
应用程序在启动时，需要向 ResourceManager 请求所需资源。以下是一个简单的 Java 代码示例，展示如何使用 YARN 客户端请求资源：
java
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;
public class YarnResourceRequestExample {
public static void main(String[] args) throws YarnException {
YarnConfiguration conf = new YarnConfiguration();
YarnClient yarnClient = YarnClient.createYarnClient();
yarnClient.init(conf);
yarnClient.start();
YarnClientApplication application = yarnClient.createApplication();
ApplicationMasterProtocol amProtocol = application.getApplicationMasterProtocol();
amProtocol.setResourceRequest(new ResourceRequest("localhost", 1, ResourceRequest.ANY, "memory", 1024));
ApplicationSubmissionContext appContext = application.getApplicationSubmissionContext();
appContext.setApplicationName("YarnResourceRequestExample");
appContext.setQueue("default");
appContext.setAMCommand(new URI("hdfs://localhost:9000/user/hadoop/yarn/example.jar"));
yarnClient.submitApplication(appContext);
}
}
4. 资源监控与调整
YARN 提供了丰富的监控工具，如 Yarn ResourceManager Web UI、Yarn NodeManager Web UI 等，可以实时查看应用程序的资源使用情况。如果发现资源分配不合理，可以通过调整资源请求或修改资源分配策略来优化资源使用。
配置实践
以下是一些 YARN 的配置实践：
1. 配置 ResourceManager
在 ResourceManager 的配置文件 `yarn-site.xml` 中，可以配置以下参数：
xml
<property>
<name>yarn.resourcemanager.address</name>
<value>localhost:8032</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
<value>localhost:8030</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
<value>localhost:8031</value>
</property>
2. 配置 NodeManager
在 NodeManager 的配置文件 `yarn-nodemanager.xml` 中，可以配置以下参数：
xml
<property>
<name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
<value>4096</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.resource.vmem-mb</name>
<value>4096</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
3. 配置应用程序
在应用程序的配置文件中，可以设置资源请求和资源分配策略：
xml
<property>
<name>yarn.app.mapreduce.am.resource.mb</name>
<value>1024</value>
</property>
<property>
<name>yarn.app.mapreduce.am.cores</name>
<value>1</value>
</property>
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.queue.default.capacity</name>
<value>50%</value>
</property>
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.queue.default.max-capacity</name>
<value>60%</value>
</property>
总结
YARN 应用级资源管理是 Hadoop 生态系统中的重要组成部分，它为各种应用程序提供了灵活的资源分配和调度服务。通过配置 ResourceManager、NodeManager 和应用程序，可以实现对 YARN 资源的有效管理。本文介绍了 YARN 的基本概念、资源类型、分配策略以及配置实践，希望对读者有所帮助。
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