Hadoop公平调度器详解

"Hadoop调度与云存储服务器相关知识" Hadoop调度是大数据处理中的关键环节，它涉及到如何高效地分配和管理集群中的计算资源。Hadoop的公平调度器（FairScheduler）是其一种插件式的Map/Reduce调度器，旨在为多用户环境提供公平的资源共享方式，以确保所有作业都能在长期内平均获取到相等的计算资源。 ### 目的 公平调度器的主要目标是避免资源的垄断，使得即使是短时间提交的小作业也能快速完成，同时不影响长时间运行的大作业的执行效率。它通过动态调整作业间的资源分配，使得集群资源得到充分利用。 ### 引言 引入公平调度策略是为了克服默认调度器简单的作业队列机制，允许作业根据其需求和优先级实时获取资源。调度器将作业划分为资源池，每个资源池内的作业公平共享容量，同时考虑作业的优先级和权重。 ### 安装与配置 在安装公平调度器时，需要在`mapred-site.xml`配置文件中指定调度器类型为`FairScheduler`。配置参数包括基本参数和高级参数，例如设置资源池的最小和最大资源限制，以及作业的优先级等。 ### 基本参数 - `mapreduce.jobtracker.fairscheduler.pool`: 用于指定作业所属的资源池。 - `yarn.scheduler.capacity.root.queues`: 配置根级别的资源池列表。 - `yarn.scheduler.capacity.root.<queue>.min-resource`: 指定资源池的最小资源分配。 - `yarn.scheduler.capacity.root.<queue>.max-resource`: 指定资源池的最大资源分配。 ### 高级参数 - `fair.scheduler.allocation.file`: 指定资源池配置文件路径，用于定义资源池的属性。 - `fair.share.preemption`: 启用或禁用资源抢占，允许低优先级作业释放资源给高优先级作业。 ### 配额文件格式 配额文件定义了资源池的详细配置，包括资源分配、最小和最大限制、权重等。 ### 管理 管理员可以通过修改配置文件或使用Web界面来动态调整资源池的设置，监控作业的执行状态，以及进行资源分配的优化。 ### 实现 公平调度器的工作原理是通过跟踪各个作业和资源池的资源利用率，动态调整任务分配，以达到公平的效果。当资源池的资源未被充分利用时，多余的资源将按照权重分配给其他资源池。 ### 特性 - **资源池**: 用户、Unix群组或作业配置可以创建自定义的资源池。 - **保证资源**: 资源池可以设置最小保证共享，确保关键作业或服务的资源需求。 - **资源抢占**: 支持超时后资源抢占，以提高整体效率。 - **作业优先级**: 结合优先级，资源分配可以按比例反映作业的紧急程度。 Hadoop调度器，特别是公平调度器，是Hadoop生态系统中不可或缺的一部分，它确保了大数据处理的效率和公平性。正确配置和管理调度器能够显著提升Hadoop集群的性能，满足各种用户和作业的需求。在云存储服务器环境中，理解并有效利用Hadoop调度策略对于优化数据处理流程至关重要。