【YARN优化升级】：资源管理新策略与调度优化的Hadoop 3.x

# 1. YARN的架构与基础

## 1.1 YARN简介
YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的一个组件，旨在改进资源管理和任务调度的方式。通过引入资源管理器（ResourceManager），应用程序管理器（ApplicationMaster）和节点管理器（NodeManager），YARN能够更加高效地管理集群资源。

## 1.2 YARN的组件构成
YARN主要包括以下核心组件：
- **资源管理器（ResourceManager, RM）**：负责整个系统的资源管理和分配。它有一个调度器和一个应用程序管理器。
- **节点管理器（NodeManager, NM）**：负责每个节点的资源管理和任务执行。
- **应用程序管理器（ApplicationMaster, AM）**：负责管理每个应用程序的执行。

## 1.3 YARN的工作流程
当客户端提交一个应用程序时，RM会选择一个NM来启动AM，并将资源需求和任务提交给AM。AM与RM协商资源，然后与NM交互以运行和监控任务。

## 1.4 YARN的优化方向
为了进一步优化YARN的性能，我们可以从资源调度器的效率、集群资源分配策略、任务调度算法以及集群监控与故障诊断等方面入手。

graph LR
A[客户端提交应用程序] --> B[ResourceManager]
B --> C[启动ApplicationMaster]
C --> D[NodeManager]
D --> E[资源分配与任务监控]
E --> F[任务完成]

了解YARN的架构与基础是使用和优化YARN集群的第一步。在后续章节中，我们将深入探讨YARN的资源调度机制、集群性能优化策略、Hadoop 3.x中YARN的新特性与应用，以及优化升级的实战演练。

# 2. YARN资源调度机制的深度剖析

### 2.1 YARN资源调度器原理

在深入理解YARN资源调度器的原理之前，我们需要明确YARN框架的核心组件以及资源调度器所扮演的角色。YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的一个子项目，主要负责资源管理和任务调度。YARN的核心组件包括资源管理器（ResourceManager）、节点管理器（NodeManager）、应用程序历史服务器（ApplicationHistoryServer）和应用程序主节点（ApplicationMaster）。

资源调度器的种类与选择

YARN中的资源调度器负责将集群中的资源合理地分配给各个应用程序。目前YARN支持多种资源调度器，包括FIFO（先进先出）、容量调度器（Capacity Scheduler）和共享调度器（Fair Scheduler）。每种调度器的设计理念和使用场景都略有不同。

- FIFO调度器是YARN默认的资源调度器，它按照应用程序提交的顺序，逐个分配资源，这种方式简单直接，但在面对需要处理的多任务时，会导致资源分配不均和长时间运行的应用得不到足够资源等问题。

- 容量调度器允许多个组织共享一个YARN集群，根据各自配置的容量，保证高优先级作业可以得到足够的资源。同时，它支持资源池的概念，允许对资源进行细粒度控制。

- 共享调度器则强调公平的资源共享，它通过动态调整分配给各个应用程序的资源量来达到资源的公平共享。与容量调度器相比，共享调度器更注重于根据资源需求动态调整资源分配，而不是严格按照事先设定的比例。

资源分配与任务调度策略

在YARN的资源调度过程中，资源分配与任务调度策略是核心所在。YARN调度器基于资源请求和可用资源来决定如何分配资源。资源请求通常包括内存和CPU核心数，而调度策略则考虑如何高效地将这些资源分配给等待执行的容器（Container）。

在调度策略上，YARN提供了多种配置选项来实现不同的调度效果，例如，可以设置资源请求的最小/最大值，以及配置调度器的权重等。资源调度器会根据这些策略和配置将资源分配给应用程序，确保系统的高效运行。

### 2.2 YARN资源调度器的实践应用

#### 2.2.1 FIFO调度器的配置与优化

FIFO调度器的配置相对简单，但其默认的调度策略在很多生产环境中难以满足需求。为了优化FIFO调度器，我们可以采取以下措施：

- 配置调度器的权重。通过修改`yarn-site.xml`文件中的配置参数`yarn.scheduler.capacity.maximum-allocation-mb`和`yarn.scheduler.capacity.maximum-allocation-vcores`可以调整应用程序可获得的最大资源量。同时，`yarn.scheduler.capacity.node-max-mbps`和`yarn.scheduler.capacity.node-max-vcores`可以用来限制每个节点上的最大资源分配。

- 实现作业排序。虽然FIFO调度器不支持复杂的作业排序策略，但可以通过提交作业的顺序来间接实现简单的作业排序。

- 监控资源使用情况。通过YARN提供的监控接口，可以实时查看资源使用情况，并据此作出调整。

#### 2.2.2 容量调度器的高级配置

容量调度器提供了更灵活的资源调度策略，通过合理的配置，可以使得集群资源的利用更加高效。以下是容量调度器的高级配置要点：

- 资源池的配置。通过定义资源池（Queue），可以为不同的用户或团队分配固定的资源配额。`yarn.scheduler.capacity.root.queues`参数用于定义根级别下的资源池，而`yarn.scheduler.capacity.root.队列名.capacity`则设置该资源池的资源容量上限。

- 用户/组的资源限制。容量调度器允许对特定用户或用户组进行资源使用限制，以避免部分用户消耗过多资源。`yarn.scheduler.capacity.root.队列名.user-limit-factor`参数可以设置用户资源使用比例，而`yarn.scheduler.capacity.root.队列名.acl.administer.users`和`yarn.scheduler.capacity.root.队列名.acl.submit-applications`则定义了管理该资源池的用户和提交应用的用户列表。

- 应用程序优先级。在资源紧张时，容量调度器会根据应用程序的优先级来进行资源分配。默认情况下，优先级范围在`0`（最低）到`Integer.MAX_VALUE`（最高）之间。

#### 2.2.3 共享调度器的集群利用率提升

共享调度器的设计目标是实现集群资源的公平共享和高效利用。要充分发挥共享调度器的优势，可以从以下方面进行配置和优化：

- 资源公平分配。共享调度器默认行为是公平地在所有等待的应用程序之间分配资源，可以根据应用的优先级或资源需求动态调整。

- 动态资源分配。共享调度器支持动态资源分配，这意味着资源