hadoop yarn 资源调度器配置

Hadoop YARN是Hadoop的下一代集群资源管理系统，它将集群资源划分为容器，通过资源调度器来分配和管理这些容器。资源调度器的配置对于集群的性能和资源利用率至关重要。

首先，需要配置YARN的调度器类型。目前YARN支持两种调度器：容量调度器和公平调度器。容量调度器将集群资源按比例分配给不同的队列，每个队列有固定的资源容量；而公平调度器将资源动态分配给各个应用程序，根据应用程序的运行状况动态调整资源分配。

其次，需要配置队列的属性。队列属性包括队列名称、资源容量、资源限制等。资源容量指定了每个队列可以使用的最大资源数量，资源限制是为了避免某个队列占用过多资源而导致其他队列无法正常运行。

另外，还可以配置调度器的策略。调度策略根据不同的需求来决定资源的分配方式，比如公平策略会尽量保持各个应用程序获得相同的资源量，而容量策略则会按照预先设定的比例分配资源。

此外，还需要配置队列的优先级。队列优先级可以保证某个队列在资源不足时获得更多的资源，以确保高优先级的应用程序能够正常运行。

最后，还可以配置一些其他参数，例如最大容器数、最大AM资源比例等。这些参数可以根据具体的需求进行调整，以优化资源管理和调度效果。

总之，Hadoop YARN资源调度器的配置需要根据集群的实际情况和需求进行灵活的调整，以实现高效的资源管理和调度。

相关问题

hadoop yarn的配置与启动

Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop生态系统中的一个模块，它作为一个统一的资源调度平台，负责管理和调度Hadoop MapReduce任务以及其他的计算框架，如Apache Spark。以下是YARN的基本配置和启动过程：

1. **配置文件**：
- `yarn-site.xml`: 存储YARN的全局配置信息，例如资源配置策略、名称节点地址等。
- `mapred-site.xml` (现在称为`hadoop-yarn-site.xml`): 包含了作业调度相关的配置，比如任务队列策略、应用程序优先级等。

2. **修改配置**：
- 使用文本编辑器打开配置文件，可以调整如内存分配、磁盘空间限制、网络设置等参数。
- 检查`<property>`标签内的`<value>`元素，确保值适合您的集群规模和需求。

3. **启动服务**：
- 在命令行中，首先启动ResourceManager (RM)：

     $ sbin/start-yarn.sh

- 启动NodeManager (NM)：

     $ cd [HADOOP_HOME]/yarn
     $ sbin/start-dfs-namenode.sh

4. **验证启动**：
- 可以使用`jps`命令检查服务是否已经成功启动，并确认ResourceTracker和NodeManager进程运行正常。
- 登录到Hadoop WebUI（默认端口8088），查看YARN资源的状态和应用程序管理界面。

5. **停止服务**：
- 当不再需要YARN服务时，使用类似命令停止RM和NM：

     $ sbin/stop-yarn.sh

大数据框架之hadoop:mapreduce(五)yarn资源调度器

YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop v2版本中用于资源管理和任务调度的框架。在Hadoop v1版本中，资源管理和任务调度是由MapReduce框架本身完成的，这导致了一些问题，例如任务难以弹性调度、资源利用率低等。

YARN的出现解决了这些问题。它的工作方式是将资源管理和任务调度分离开来。YARN有三个核心组件：ResourceManager、NodeManager和ApplicationMaster。

ResourceManager是整个集群的主要协调者，负责集群资源的管理和分配。它接收来自客户端的资源请求，并根据资源容量和使用情况进行调度。ResourceManager为每个应用程序分配一个ApplicationMaster。

NodeManager是每个节点上的代理程序，负责与ResourceManager通信，并管理本地节点的资源。它监测节点上的资源使用情况，并将这些信息报告给ResourceManager，同时启动和监控容器世界。

ApplicationMaster是每个应用程序的主管，负责与ResourceManager通信，申请资源并监控任务的执行。它将任务分成多个容器，并向NodeManager发送容器启动请求。一旦容器启动，ApplicationMaster就会监控这些任务的执行情况，并向ResourceManager报告任务的状态。

YARN的资源调度器是通过使用调度器插件实现的。YARN提供了多个调度器插件，例如先进先出调度器、容量调度器和公平调度器等。这些调度器插件可以根据应用程序的资源需求、业务优先级和集群资源的配置来灵活地分配和管理资源，从而实现更高的资源利用率和更好的任务调度性能。

总的来说，YARN的资源调度器是Hadoop框架中的一个重要组件，它通过将资源管理和任务调度分离，实现了更好的弹性和资源利用率，为大数据处理提供了更高的效率和可靠性。