首页 > 其他分享> > 基于hadoop_yarn的资源隔离配置

基于hadoop_yarn的资源隔离配置

2021-11-14 14:58:45 作者：互联网

[TOC]

yarn的基本概念

yarn由两部分组成:

ResourceManager 负责整个集群资源的管理和分配
NodeManager 管理很多容器，容器中运行着正真的分布式计算程序，比如flink，或者spark。NodeManager需要向ResourceManager上报自己的任务运行情况，同时向ResourceManager发起资源申请

从客户端向yarn提交的应用，最终都根据其资源需求，被放在NodeManager的容器中执行。yarn会对每个应用启动一个ApplicationMaster，它负责收集和监控该应用在其它NodeManager容器中执行的分布式任务状态，并和ResourceManager进行资源协调(具体同ResourceManager中的Scheuler)。图中绿色的模块即为一个应用在NodeManager中的分布式运行结构。

ResourceManager由两部分组成：

scheduler 只负责整个集群的磁盘、cpu、网络、内存等资源的管理，并根据应用的需求分配资源
ApplicationManager 注意同应用的ApplicationMaster区分开。ApplicationManager主要负责初始化应用的ApplicationMaster容器，同时监控ApplicationMaster的运行状态，并在其失败后尝试恢复。

总结来看： yarn提供了一个分布式的资源管理和任务执行管理平台。yarn相当于一个分布式的操作系统，管理资源和任务执行 其中的ResourceManager的ApplicationMananger负责管理应用的ApplicationMaster ApplicationMaster又负责管理自己具体的所有分布式任务

scheduler

hadoop 2.6.0提供了两种scheduler

CapacityScheduler
Fair Scheduler

两者都是基于队列。前者是yahoo开源贡献的，后者是facebook开源贡献的。重点介绍Fair Scheduler ，也是cdh官方推荐的scheduler

最新的yarn版本支持更细粒度的资源管理。加入了ReservationSystem，可以对job的资源做deadline限制，以及可预期的任务做资源保留

集群整体的资源定义

cpu, 内存。配置参数

fair scheduler简介

配置demo

<?xml version="1.0"?>
<allocations>
  <queue name="sample_queue">
    <minResources>10000 mb,0vcores</minResources>
    <maxResources>90000 mb,0vcores</maxResources>
    <maxRunningApps>50</maxRunningApps>
    <maxAMShare>0.1</maxAMShare>
    <weight>2.0</weight>
    <schedulingPolicy>fair</schedulingPolicy>
    <queue name="sample_sub_queue">
      <aclSubmitApps>charlie</aclSubmitApps>
      <minResources>5000 mb,0vcores</minResources>
    </queue>
  </queue>

  <queueMaxAMShareDefault>0.5</queueMaxAMShareDefault>

  <!—- Queue 'secondary_group_queueue' is a parent queue and may have
       user queues under it -->
  <queue name="secondary_group_queue" type="parent">
  <weight>3.0</weight>
  </queue>

  <user name="sample_user">
    <maxRunningApps>30</maxRunningApps>
  </user>
  <userMaxAppsDefault>5</userMaxAppsDefault>

  <queuePlacementPolicy>
    <rule name="specified" />
    <rule name="primaryGroup" create="false" />
    <rule name="nestedUserQueue">
        <rule name="secondaryGroupExistingQueue" create="false" />
    </rule>
    <rule name="default" queue="sample_queue"/>
  </queuePlacementPolicy>
</allocations>

队列的资源限制

队列可以有子队列
所有队列都是root的子队列

基于具体资源限制

<queue name="sample_queue">
   <minResources>10000 mb,0vcores</minResources>
   <maxResources>90000 mb,0vcores</maxResources>
   <maxRunningApps>50</maxRunningApps>
   <maxAMShare>0.1</maxAMShare>
   <weight>2.0</weight>
   <schedulingPolicy>fair</schedulingPolicy>
 </queue>

maxRunningApps是硬性限制，即便集群有空闲资源，也无法超越该限制。
集群扩容后，也不会跟着变化，所以该种限制不推荐

基于权重资源限制

    <queue name="root">
       <weight>1.0</weight>
       <schedulingPolicy>drf</schedulingPolicy>
       <aclSubmitApps>*</aclSubmitApps>
       <aclAdministerApps>*</aclAdministerApps>
       <queue name="flink">
           <weight>10.0</weight>
       </queue>
       <queue name="test1">
          <weight>60.0</weight>
      </queue>
       <queue name="test2">
         <weight>30.0</weight>
     </queue>
    </queue>

权重是基于比例划分父队列的所有资源
同级子队列的权重相加不需要等于100,　按他们相加的整体算比例
随着集群扩容、缩容动态比例调整

队列运行状态限制

<maxRunningApps>10</maxRunningApps>
<maxAMShare>0.3</maxAMShare>

maxRunningApps　队列最大运行应用
队列分配到AM的资源比例

基于用户和分组限制

<aclSubmitApps>user1,user2,user3,... group1,group2,...</aclSubmitApps>
<aclAdministerApps>userA,userB,userC,... groupA,groupB,...</aclAdministerApps>

aclSubmitApps　限制可以提交到队列的用户
　aclAdministerApps　限制可以管理该队列的用户，比如杀死任务

队列的资源抢占

抢

使用权重时，为了最大化集群资源利用率。在集群空闲时，繁忙的Ａ队列会获得超出自己权重比例的资源，以使其快速执行。

但此时Ｂ队列有一个任务需要执行，Ｂ队列的资源被Ａ队列占用，Ｂ队列只有等待Ａ队列中的任务执行完成释放属于自己的资源

但如果Ａ队列一直有任务执行，Ｂ队列就要一直等下去，为了避免这种情况发生，需要引入抢占机制

在Ｂ队列中配置自己能忍耐的极限，超过则要求fair scheduler帮忙抢资源，杀死Ａ队列中的任务，释放资源

首先在yarn-site.xml中启用抢占功能

<property>
    <name>yarn.scheduler.fair.preemption</name>
    <value>true</value>
  </property>

然后在fair-scheduler.xml　对应的队列中配置

<queue name="B">
      <weight>10.0</weight>
      <fairSharePreemptionTimeout>60</fairSharePreemptionTimeout>
      <fairSharePreemptionThreshold>0.5</fairSharePreemptionThreshold>
  </queue>

fairSharePreemptionThreshold (0到１的小数)当队列获得的资源小于 fairSharePreemptionThreshold乘以自己应获得的资源时，
fairSharePreemptionTimeout　并且等待了60s，都还没获取自己要求的这个资源。那fair scheduler将会帮忙杀死Ａ队列中的任务，分配资源给B队列

被抢

那如果Ａ队列本身的任务非常重要，不允许执行过程中被杀，那么需要以下配置

<queue name="B">
      <weight>10.0</weight>
      <allowPreemptionFrom>false</allowPreemptionFrom>
  </queue>

allowPreemptionFrom 是否允许调度器从自己这抢走资源，默认为true

队列内部资源调度策略

前面说了队列之间通过权重、或具体大小来划分集群资源。但队列内部对于先后提交的多个任务有以下几种调度方式

fair FairSharePolicy
fifo FifoPolicy
drf DominantResourceFairnessPolicy

FairSharePolicy

基于内存做公平调度。而不不同应用对cpu的的需求

FifoPolicy

先进先出，优先保证先提交到队列的应用所需要的所有资源，有空闲再给后续任务

DominantResourceFairnessPolicy

基于应用申请内存和cpu所在总资源的比例大小来选取占绝对主导权的(dominant)比例

假设总的队列资源是100 CPUs, 10000 GB Memory A应用程序需求的资源是：2 CPUs, 300 GB Memory，其申请各项的占比为 2% of CPUs vs 3% of Memory B应用程序需求的资源是：6 CPUs, 100 GB Memory ，其申请的各项占比为　6% of CPUs vs 1% of Memory

所以A占主导的内存申请，%3 B的占主导的应该是cpu申请，%6

B的主导比例是Ａ的两倍，所以Ｂ会获得多余Ａ两倍的资源

对应论文：https://people.eecs.berkeley.edu/~alig/papers/drf.pdf

队列的分配规则

<queuePlacementPolicy>
  <Rule #1>
  <Rule #2>
  <Rule #3>
  .
  .
 </queuePlacementPolicy>

流程方式顺序选择规则，不匹配这下一条

规则的种类有

<rule name=”specified” create=”false”>

<rule name="user"/>

<rule name="primaryGroup"/>

<rule name="secondaryGroupExistingQueue"/>

<rule name="nestedUserQueue" create=”true”>
<!-- Put one of the other Queue Placement Policies here. -->
</rule>

<rule name="default" queue="default" />

<rule name="reject"/>

specified　rule

user rule

primary rule

secondaryGroupExistingQueue

nestedUserQueue

<rule name="nestedUserQueue" >
    <rule name="primaryGroup" create="true" />
</rule>

default 和 reject

兜底，以上所有规则不满足，default为使用默认规则，reject为直接拒绝掉

通过cdh的一个集群资源划分示例

azkaban离线计算,60%,　可抢占，不可被抢占
flink实时计算，10%, 可抢占，不可被抢占
hueuser 即系查询，30%,可抢占，不可被抢占

对应xml配置

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="yes"?>
<allocations>
    <queue name="root">
        <weight>1.0</weight>
        <schedulingPolicy>drf</schedulingPolicy>
        <aclSubmitApps>*</aclSubmitApps>
        <aclAdministerApps>*</aclAdministerApps>
        <queue name="default">
            <weight>1.0</weight>
            <schedulingPolicy>drf</schedulingPolicy>
        </queue>
        <queue name="flink">
            <weight>10.0</weight>
            <fairSharePreemptionTimeout>60</fairSharePreemptionTimeout>
            <fairSharePreemptionThreshold>0.5</fairSharePreemptionThreshold>
            <allowPreemptionFrom>false</allowPreemptionFrom>
            <schedulingPolicy>drf</schedulingPolicy>
        </queue>
        <queue name="azkaban" type="parent">
            <weight>60.0</weight>
            <fairSharePreemptionTimeout>60</fairSharePreemptionTimeout>
            <fairSharePreemptionThreshold>0.5</fairSharePreemptionThreshold>
            <allowPreemptionFrom>false</allowPreemptionFrom>
            <schedulingPolicy>drf</schedulingPolicy>
        </queue>
        <queue name="hueuser" type="parent">
            <weight>30.0</weight>
            <fairSharePreemptionTimeout>60</fairSharePreemptionTimeout>
            <fairSharePreemptionThreshold>0.5</fairSharePreemptionThreshold>
            <schedulingPolicy>drf</schedulingPolicy>
        </queue>
    </queue>
    <defaultQueueSchedulingPolicy>drf</defaultQueueSchedulingPolicy>
    <queuePlacementPolicy>
        <rule name="specified" create="true"/>
        <rule name="nestedUserQueue">
            <rule name="primaryGroup" create="true"/>
        </rule>
        <rule name="default"/>
    </queuePlacementPolicy>
</allocations>

基于组限制hue用户

用户组的方式进行队列分配时，yarn的实现是在linux账号体系下去拿该用户对应的组。而默认你在hue中新建的账号在hive的linux机器上没有对应的用户，所以上述配置在分组时，会异常，从而导致用户无法在hue中做hive查询。

所以后面添加新的hue用户的流程是

在hue中新建一个用户假设名为tom
去hiveserver 所在机器上新建同名用户adduser tom
由于linux中新建用户的默认primary group跟用户名同名，这里需要将其修改为hueser 组(该组我已在107上创建)，所以需要接着执行命令usermod -g hueuser tom

参考资料

https://stackoverflow.com/questions/13842241/can-we-use-both-fair-scheduler-and-capacity-scheduler-in-the-same-hadoop-cluster

https://clouderatemp.wpengine.com/blog/2016/06/untangling-apache-hadoop-yarn-part-4-fair-scheduler-queue-basics/

欢迎关注我的个人公众号"西北偏北UP"，记录代码人生，行业思考，科技评论

标签：隔离,fair,队列,hadoop,yarn,scheduler,资源,drf
来源： https://blog.csdn.net/weixin_38166318/article/details/121317778