10 YARN（Yet Another Resource Negotiator）之资源调度策略

在上一篇文章中，我们详细探讨了YARN的架构与组件，了解了YARN如何为大数据处理提供资源管理和调度支持。在本篇教程中，我们将深入研究YARN中的资源调度策略，探讨它们如何影响集群的资源分配与作业的执行 performance，以便优化我们的数据处理工作流。

YARN资源调度的基本概念

在YARN中，资源调度的主要任务是将集群中的资源分配给各个作业。YARN的资源调度器负责监控集群中的可用资源，并根据预设的策略分配这些资源。主要的调度器有两种：FIFO（先进先出）和Capacity Scheduler。

1. FIFO调度器

FIFO调度器是最简单的调度器，它按照作业提交的顺序为其分配资源。如果一个作业已经在运行，新的作业将会被挂起，直到前一个作业完成。虽然FIFO调度器简单易用，但在多用户环境下可能导致资源被长时间占用，影响其他用户的作业。

示例：

# 提交作业
yarn jar my-app.jar MyApp
# 新提交的作业将等待

2. Capacity Scheduler

Capacity Scheduler 是为大规模集群设计的调度器，支持多个用户和队列。它允许根据队列的容量进行资源分配，从而保证所有用户都能公平使用集群资源。Capacity Scheduler主要有几个特性：

• 队列管理：可以配置多个队列，每个队列的资源分配和使用策略可以不同。
• 资源共享：通过配置和限制，每个队列可以公平地使用节点上的资源。

假设我们需要为不同的团队设置队列，可以通过下面的配置来实现：

<configuration>
    <property>
        <name>yarn.scheduler.capacity.root.queues</name>
        <value>teamA,teamB</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.scheduler.capacity.root.teamA.capacity</name>
        <value>50</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.scheduler.capacity.root.teamB.capacity</name>
        <value>50</value>
    </property>
</configuration>

在这个示例中，teamA和teamB队列的容量被设置为50%。当两队的队列都有作业时，YARN将会根据预设的比例分配资源。

3. Fair Scheduler

Fair Scheduler类似于Capacity Scheduler，但它的区别在于它自动为每个用户分配公平的资源。它会监控每个队列的使用情况，并动态调整资源分配，以确保每个作业都能“公平”地获得资源。

Fair Scheduler主要包含以下特性：

• 公平共享：确保所有作业都能获得资源，避免某个作业过度使用资源。
• 配置灵活：可以根据需求配置权重、队列等。

示例配置如下：

<configuration>
    <property>
        <name>yarn.scheduler.fair.allocation.file</name>
        <value>/path/to/fair-scheduler.xml</value>
    </property>
</configuration>

在fair-scheduler.xml中，可以配置不同队列的权重：

<allocations>
    <queue name="teamA">
        <weight>1</weight>
    </queue>
    <queue name="teamB">
        <weight>1</weight>
    </queue>
</allocations>

总结

YARN作为一个强大的资源管理和调度框架，其资源调度策略直接影响到集群的性能和作业的执行效率。在本篇文章中，我们探讨了三种主要的调度策略：FIFO调度器、Capacity Scheduler和Fair Scheduler。每种调度策略都有其适用场景，用户应根据自己的需求来选择合适的策略。

在下一篇文章中，我们将讨论如何监控YARN集群的性能，了解各个作业和节点的资源使用情况，从而优化集群的管理。请继续关注！