YARN 资源管理器案例：Hadoop 大数据平台下的参数调优实践
在 Hadoop 大数据平台中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为资源管理器，负责管理集群中所有资源的分配和调度。YARN 的性能直接影响着整个 Hadoop 集群的效率。本文将围绕 YARN 资源管理器，通过实际案例，探讨参数调优的实践方法。
YARN 简介
YARN 是 Hadoop 2.0 中的一个核心组件，它将资源管理和作业调度分离，使得 Hadoop 集群可以支持多种计算框架，如 MapReduce、Spark、Flink 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，负责节点上资源的监控和分配。
- ApplicationMaster：作业管理器，负责作业的提交、监控和资源请求。
参数调优实践
1. ResourceManager 参数调优
ResourceManager 是 YARN 的核心组件，以下是一些常见的参数调优方法：
1.1. `yarn.resourcemanager.resource-tracker.max-blacklist-duration`
该参数用于设置资源追踪器（Resource Tracker）在黑名单中的最大持续时间。如果资源追踪器长时间处于黑名单状态，可能会导致资源分配失败。以下是一个示例代码：
java
yarn-site.xml
<property>
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.max-blacklist-duration</name>
<value>3600000</value>
<description>设置资源追踪器在黑名单中的最大持续时间（毫秒）</description>
</property>
1.2. `yarn.resourcemanager.am.max-running-apps`
该参数用于设置 ResourceManager 上最大同时运行的应用程序数量。以下是一个示例代码：
java
yarn-site.xml
<property>
<name>yarn.resourcemanager.am.max-running-apps</name>
<value>100</value>
<description>设置 ResourceManager 上最大同时运行的应用程序数量</description>
</property>
2. NodeManager 参数调优
NodeManager 负责节点上资源的监控和分配，以下是一些常见的参数调优方法：
2.1. `yarn.nodemanager.resource.memory-marginal-percent`
该参数用于设置内存使用率超过多少时，NodeManager 会将内存视为“边际”内存。以下是一个示例代码：
java
yarn-site.xml
<property>
<name>yarn.nodemanager.resource.memory-marginal-percent</name>
<value>80</value>
<description>设置内存使用率超过多少时，NodeManager 会将内存视为“边际”内存</description>
</property>
2.2. `yarn.nodemanager.resource.cgroups-mem`
该参数用于启用 NodeManager 的内存限制。以下是一个示例代码：
java
yarn-site.xml
<property>
<name>yarn.nodemanager.resource.cgroups-mem</name>
<value>true</value>
<description>启用 NodeManager 的内存限制</description>
</property>
3. ApplicationMaster 参数调优
ApplicationMaster 负责作业的提交、监控和资源请求，以下是一些常见的参数调优方法：
3.1. `yarn.app.mapreduce.am.max-attempts`
该参数用于设置作业尝试次数超过多少时，作业将被杀死。以下是一个示例代码：
java
yarn-site.xml
<property>
<name>yarn.app.mapreduce.am.max-attempts</name>
<value>4</value>
<description>设置作业尝试次数超过多少时，作业将被杀死</description>
</property>
3.2. `yarn.app.mapreduce.am.resource-calculator`
该参数用于设置资源计算器，用于计算作业所需的资源。以下是一个示例代码：
java
yarn-site.xml
<property>
<name>yarn.app.mapreduce.am.resource-calculator</name>
<value>org.apache.hadoop.yarn.util.resource.DominantResourceCalculator</value>
<description>设置资源计算器</description>
</property>
总结
本文通过实际案例，介绍了 YARN 资源管理器在 Hadoop 大数据平台下的参数调优实践。通过对 ResourceManager、NodeManager 和 ApplicationMaster 的参数进行调优，可以提高 YARN 的性能，从而提高整个 Hadoop 集群的效率。
在实际应用中，参数调优需要根据具体情况进行调整，以达到最佳性能。还需要关注集群的运行状态，及时发现问题并进行优化。希望本文能对您在 Hadoop 大数据平台下的 YARN 资源管理器参数调优实践有所帮助。
注意事项
1. 在进行参数调优时，请确保了解每个参数的含义和作用。
2. 参数调优需要根据具体情况进行调整，不要盲目修改参数。
3. 在修改参数后，建议观察集群的运行状态，确保参数调整有效。
4. 在生产环境中，请谨慎进行参数调优，避免对集群造成负面影响。
参考资料
- [Apache Hadoop YARN官方文档](https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/YARNConfiguration.html)
- [Hadoop 参数调优指南](https://www.cnblogs.com/itwanli/p/7808186.html)
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