YARN 资源抢占（Preemption）机制配置与调优
在Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）中，资源抢占（Preemption）机制是一种重要的资源管理策略，它允许YARN在资源紧张的情况下，从某些应用程序中抢占资源，并将这些资源分配给其他更重要的应用程序。本文将围绕YARN的资源抢占机制，探讨其配置与调优的方法。
YARN 资源抢占机制概述
YARN的资源抢占机制主要基于以下概念：
1. 资源类型：YARN将资源分为CPU、内存和磁盘I/O等类型。
2. 资源分配：YARN根据应用程序的需求和资源池的可用资源，为应用程序分配资源。
3. 资源抢占：当资源池中的资源不足以满足所有应用程序的需求时，YARN会根据一定的策略抢占资源。
资源抢占策略
YARN提供了两种资源抢占策略：
1. 基于内存的抢占：当资源池中的内存资源不足时，YARN会从内存使用量较高的应用程序中抢占资源。
2. 基于容量的抢占：当资源池中的总资源量不足时，YARN会从资源使用量较高的应用程序中抢占资源。
配置与调优
1. 配置资源抢占
在Hadoop配置文件中，可以通过以下参数来配置资源抢占：
xml
<property>
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.max-apps</name>
<value>100</value>
<description>限制每个资源追踪器可以运行的最大应用程序数量</description>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.max-apps-mem</name>
<value>50</value>
<description>限制每个资源追踪器可以运行的最大内存使用应用程序数量</description>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.max-apps-vcore</name>
<value>50</value>
<description>限制每个资源追踪器可以运行的最大CPU使用应用程序数量</description>
</property>
2. 调优资源抢占
以下是一些调优资源抢占的策略：
2.1 调整内存抢占阈值
xml
<property>
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.max-apps-mem-mb</name>
<value>500</value>
<description>内存使用量超过该值的程序将被抢占</description>
</property>
2.2 调整CPU抢占阈值
xml
<property>
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.max-apps-vcore-mems</name>
<value>1000</value>
<description>当CPU使用量超过该值时，程序将被抢占</description>
</property>
2.3 调整抢占延迟
xml
<property>
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.max-apps-mem-delay-sec</name>
<value>300</value>
<description>内存使用量超过阈值后，等待该时间后进行抢占</description>
</property>
2.4 调整抢占优先级
xml
<property>
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.max-apps-mem-priority</name>
<value>100</value>
<description>抢占时的优先级，数值越小优先级越高</description>
</property>
总结
YARN的资源抢占机制是确保资源公平分配的重要手段。通过合理配置和调优，可以有效地提高资源利用率，保证关键任务的执行。在实际应用中，应根据具体场景和需求，对资源抢占机制进行细致的配置和调优。
代码示例
以下是一个简单的Java代码示例，用于展示如何通过YARN客户端API进行资源抢占的配置和调优：
java
import org.apache.hadoop.yarn.client.api.YarnClient;
import org.apache.hadoop.yarn.client.api.YarnClientApplication;
import org.apache.hadoop.yarn.conf.YarnConfiguration;
public class YarnPreemptionExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
YarnConfiguration conf = new YarnConfiguration();
conf.setBoolean(YarnConfiguration.RM_SCHEDULER_MINICLUSTER_ENABLED, true);
conf.setInt(YarnConfiguration.RM_SCHEDULER_MINICLUSTER_QUEUE_NAME, 100);
conf.setInt(YarnConfiguration.RM_SCHEDULER_MINICLUSTER_QUEUE_MAX_APP_COUNT, 50);
conf.setInt(YarnConfiguration.RM_SCHEDULER_MINICLUSTER_QUEUE_MAX_APP_COUNT_PER_USER, 50);
conf.setInt(YarnConfiguration.RM_SCHEDULER_MINICLUSTER_QUEUE_MAX_APP_COUNT_PER_USER_PER_QUEUE, 50);
conf.setInt(YarnConfiguration.RM_SCHEDULER_MINICLUSTER_QUEUE_MAX_APP_COUNT_PER_USER_PER_QUEUE_PER_APP, 50);
YarnClient yarnClient = YarnClient.createYarnClient();
yarnClient.init(conf);
yarnClient.start();
YarnClientApplication application = yarnClient.createApplication();
ApplicationSubmissionContext appContext = application.getApplicationSubmissionContext();
// 设置应用程序的配置、资源需求等
// ...
yarnClient.submitApplication(appContext);
// 获取应用程序的状态和资源使用情况
// ...
}
}
以上代码展示了如何通过YARN客户端API配置资源抢占的相关参数，并提交一个应用程序。在实际应用中，可以根据具体需求调整参数值。
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