摘要：
随着大数据时代的到来，Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为Hadoop生态系统中的资源管理器，负责对集群资源进行高效分配和管理。本文将围绕YARN的资源分配机制，探讨其在大数据平台中的公平性实践，并通过实际代码案例进行分析。
一、
YARN是Hadoop 2.0及以后版本的核心组件，它将资源管理和作业调度分离，使得Hadoop生态系统可以支持多种计算框架。YARN通过资源分配策略确保各个应用程序在公平、高效的前提下运行。本文将深入探讨YARN的资源分配机制，并通过实际代码案例展示公平性实践。
二、YARN资源分配机制
1. 资源类型
YARN将资源分为两种类型：CPU和内存。每个节点上的资源量是固定的，YARN负责将这些资源分配给各个应用程序。
2. 资源单位
YARN使用容器（Container）作为资源分配的基本单位。容器是一个逻辑上的资源单元，包含一定数量的CPU和内存资源。
3. 资源分配策略
YARN提供了多种资源分配策略，包括：
（1）FIFO（先进先出）：按照请求顺序分配资源。
（2）Capacity Scheduler：根据节点容量分配资源，保证每个队列的资源需求。
（3）Fair Scheduler：根据队列的公平性分配资源，保证每个队列在长时间运行后获得相同资源。
三、公平性实践案例分析
以下是一个基于Fair Scheduler的公平性实践案例，通过代码展示如何配置和实现公平性。
1. 配置Fair Scheduler
在Hadoop配置文件中启用Fair Scheduler：
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>
<value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler</value>
</property>
2. 创建队列
在Fair Scheduler中，需要创建队列来管理资源。以下代码展示了如何创建两个队列：
<property>
<name>yarn.scheduler.fair.allocation.file</name>
<value>/path/to/allocation.xml</value>
</property>
<property>
<name>yarn.scheduler.fair.queue.names</name>
<value>default,queue1</value>
</property>
3. 配置队列资源
在`allocation.xml`文件中，配置队列资源：
<queue name="default">
<capacity>100</capacity>
<maxCapacity>100</maxCapacity>
<queue name="queue1">
<capacity>50</capacity>
<maxCapacity>50</maxCapacity>
</queue>
</queue>
4. 设置队列优先级
在`allocation.xml`文件中，设置队列优先级：
<queue name="default">
<capacity>100</capacity>
<maxCapacity>100</maxCapacity>
<queue name="queue1">
<capacity>50</capacity>
<maxCapacity>50</maxCapacity>
<priority>1</priority>
</queue>
</queue>
5. 启动Fair Scheduler
重启Hadoop资源管理器，使配置生效。
四、代码实践
以下是一个简单的Java程序，用于提交MapReduce作业到YARN集群，并使用Fair Scheduler进行资源分配：
java
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
public class FairSchedulerExample {
public static class TokenizerMapper
extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{
private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();
public void map(Object key, Text value, Context context
) throws IOException, InterruptedException {
String[] tokens = value.toString().split("s+");
for (String token : tokens) {
word.set(token);
context.write(word, one);
}
}
}
public static class IntSumReducer
extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
private IntWritable result = new IntWritable();
public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
Context context
) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable val : values) {
sum += val.get();
}
result.set(sum);
context.write(key, result);
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
job.setJarByClass(FairSchedulerExample.class);
job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
通过以上代码，我们可以将MapReduce作业提交到YARN集群，并使用Fair Scheduler进行资源分配。在实际应用中，可以根据需求调整队列配置和资源分配策略，以实现公平性。
五、总结
本文围绕YARN的资源分配机制，探讨了其在大数据平台中的公平性实践。通过配置Fair Scheduler和实际代码案例，展示了如何实现公平性。在实际应用中，可以根据需求调整队列配置和资源分配策略，以实现高效、公平的资源分配。
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