YARN 资源分配公平性实践：Fair Scheduler 配置详解
随着大数据时代的到来，Hadoop 作为一款分布式计算框架，在处理海量数据方面发挥着重要作用。YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为 Hadoop 的资源管理器，负责管理集群中所有资源的分配和调度。在 YARN 中，Fair Scheduler 是一种常用的资源调度策略，它能够实现资源的公平分配，满足不同类型作业的需求。本文将围绕 YARN 资源分配公平性，详细介绍 Fair Scheduler 的配置实践。
Fair Scheduler 简介
Fair Scheduler 是 YARN 中的一种资源调度策略，旨在实现资源的公平分配。它将集群资源划分为多个队列，每个队列可以进一步划分为多个子队列，从而实现对不同类型作业的资源分配。Fair Scheduler 具有以下特点：
1. 资源公平分配：确保每个队列或子队列在长时间运行过程中获得大致相等的资源。
2. 优先级支持：支持队列和子队列的优先级设置，优先级高的队列或子队列将获得更多的资源。
3. 可扩展性：支持动态调整队列和子队列的数量，以适应不同的业务需求。
Fair Scheduler 配置实践
1. 集群环境准备
在开始配置 Fair Scheduler 之前，需要确保集群环境已经搭建完成，并且 YARN 服务正在运行。以下是一个简单的集群环境搭建步骤：
1. 安装 Hadoop 和 YARN。
2. 配置 Hadoop 集群，包括 HDFS、YARN 和 MapReduce。
3. 启动 Hadoop 集群。
2. 配置 Fair Scheduler
Fair Scheduler 的配置主要涉及以下几个文件：
1. `yarn-site.xml`：YARN 配置文件。
2. `fair-scheduler.xml`：Fair Scheduler 配置文件。
2.1 配置 `yarn-site.xml`
在 `yarn-site.xml` 文件中，需要设置以下参数：
xml
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>
<value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler</value>
</property>
<property>
<name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
<value>1024</value>
</property>
<property>
<name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
<value>4096</value>
</property>
上述配置中，`yarn.resourcemanager.scheduler.class` 设置为 `FairScheduler`，表示使用 Fair Scheduler 作为资源调度策略。`yarn.scheduler.minimum-allocation-mb` 和 `yarn.scheduler.maximum-allocation-mb` 分别设置每个容器的最小和最大内存限制。
2.2 配置 `fair-scheduler.xml`
在 `fair-scheduler.xml` 文件中，需要配置队列、子队列、资源分配策略等参数。以下是一个简单的配置示例：
xml
<queue name="root">
<queue name="default" maxRunningApps="100" queueType="regular"/>
<queue name="high" maxRunningApps="50" queueType="regular" maxResources="0.5"/>
</queue>
上述配置中，`root` 是根队列，包含两个子队列：`default` 和 `high`。`default` 队列的最大运行应用程序数为 100，`high` 队列的最大运行应用程序数为 50，且 `high` 队列的资源限制为集群总资源的 50%。
3. 验证配置
配置完成后，需要重启 YARN 服务以使配置生效。重启后，可以使用以下命令查看队列和资源分配情况：
shell
yarn queue -list
yarn queue -list -app
4. 总结
本文详细介绍了 YARN 资源分配公平性实践，重点讲解了 Fair Scheduler 的配置方法。通过合理配置队列、子队列和资源分配策略，可以实现资源的公平分配，满足不同类型作业的需求。在实际应用中，可以根据业务需求调整配置参数，以达到最佳的资源利用效果。
后续扩展
1. 资源预留策略：Fair Scheduler 支持资源预留策略，可以确保特定队列或子队列在资源紧张时获得一定的资源保障。
2. 资源抢占策略：Fair Scheduler 支持资源抢占策略，可以确保高优先级队列或子队列在资源紧张时抢占低优先级队列或子队列的资源。
3. 动态队列调整：Fair Scheduler 支持动态调整队列和子队列的数量，以适应不同的业务需求。
通过不断优化和扩展 Fair Scheduler 的配置，可以更好地满足大数据场景下的资源分配需求。
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