YARN 调度器

1. YARN 调度器：初学者指南

YARN (Yet Another Resource Negotiator) 是 Hadoop 2.0 引入的一个重要组件，它将 Hadoop 的资源管理和作业调度/监控功能从 MapReduce 1.0 中分离出来。这使得 Hadoop 不仅仅可以支持 MapReduce 计算，还可以支持其他计算框架，例如 Spark, Tez, 和 Storm。理解 YARN 调度器是深入理解 Hadoop 生态系统和大数据处理的关键。本文将为初学者详细介绍 YARN 调度器的工作原理、核心组件、调度策略，以及如何进行性能优化。

YARN 架构概述

在深入调度器之前，我们先简要回顾 YARN 的整体架构。 YARN 将集群划分为以下几个关键组件：

ResourceManager (RM): 集群资源管理器，负责集群资源的统一管理和分配。它接收来自应用程序的资源请求，并根据调度策略将资源分配给应用程序。
NodeManager (NM): 运行在集群每个节点上的资源管理器，负责管理该节点的资源，并执行 ResourceManager 分配的任务。
ApplicationMaster (AM): 每个应用程序的管理者，负责与 ResourceManager 协商资源，并将任务分配给 NodeManager 执行。
Container: YARN 中资源分配的基本单位，包含一定数量的 CPU、内存等资源。

ResourceManager 负责全局资源管理，NodeManager 负责节点资源管理，而 ApplicationMaster 则负责应用程序的资源申请和任务调度。

YARN 调度器的核心组件

YARN 调度器是 ResourceManager 的一部分，它的核心职责是根据一定的策略，将集群资源分配给不同的应用程序。YARN 调度器主要包含以下几个核心组件：

**Scheduler:** 调度器的核心接口，定义了资源分配的接口和策略。YARN 提供了多种调度器实现，例如：

   *   FIFO 调度器:  最简单的调度器，按照应用程序提交的顺序依次分配资源。
   *   Capacity 调度器:  允许管理员将集群资源划分为多个队列，并为每个队列设置容量和最大容量。
   *   Fair 调度器:  根据应用程序的公平原则分配资源，确保每个应用程序都能获得一定的资源份额。

**Resource Allocation List:** 记录了所有待分配的容器资源列表。
**Pending Resource Requests:** 记录了所有应用程序提交的资源请求。
**Container Manager:** 负责管理已分配的容器，包括启动、监控和停止容器。

YARN 调度策略详解

YARN 提供了多种调度策略，每种策略都适用于不同的场景。

**FIFO 调度器:**

   FIFO 调度器是最简单的调度策略，它按照应用程序提交的顺序依次分配资源。如果第一个应用程序申请的资源很多，那么其他应用程序可能需要等待很长时间才能获得资源。 对于小规模集群或对公平性要求不高的场景，FIFO 调度器是一个不错的选择。 类似于二元期权的“早鸟”策略，先提交的请求优先获得资源。

**Capacity 调度器:**

   Capacity 调度器允许管理员将集群资源划分为多个队列，并为每个队列设置容量和最大容量。每个队列可以分配给不同的组织或用户组。 Capacity 调度器可以保证每个队列都能获得一定的资源份额，从而提高集群的资源利用率和公平性。 Capacity 调度器类似于期权定价模型中的“Delta 中性”策略，它试图平衡不同队列之间的需求，以达到整体最佳状态。

队列名称 !容量 !最大容量 !	50%\|75%\|	30%\|50%\|	20%\|25%\|

   Capacity 调度器还支持预留队列，用于保证某些重要应用程序的资源需求。

**Fair 调度器:**

   Fair 调度器根据应用程序的公平原则分配资源，确保每个应用程序都能获得一定的资源份额。 Fair 调度器会根据应用程序的运行时间、已使用的资源量等因素，动态调整资源分配比例。 Fair 调度器类似于金融市场中的“均值回归”策略，它试图将资源分配向平均水平靠拢，以确保公平性。

   Fair 调度器还支持最小资源分配和最大资源分配，以防止某些应用程序占用过多资源。

调度器选择指南

选择合适的调度器取决于集群的规模、应用程序的类型和对公平性的要求。

**小规模集群，对公平性要求不高:** 选择 FIFO 调度器。
**需要为不同组织或用户组分配资源:** 选择 Capacity 调度器。
**需要保证应用程序的公平性:** 选择 Fair 调度器。

在实际应用中，可以根据需要将不同的调度策略组合使用。例如，可以将 Capacity 调度器用于全局资源管理，然后使用 Fair 调度器在每个队列内部进行资源分配。

YARN 调度器的性能优化

YARN 调度器的性能对集群的整体性能有重要影响。以下是一些优化 YARN 调度器性能的建议：

**合理配置队列容量:** 根据应用程序的类型和需求，合理配置每个队列的容量和最大容量。
**调整调度参数:** 根据集群的负载情况，调整调度器的相关参数，例如：

   *   `yarn.scheduler.minimum-allocation-mb`: 最小内存分配量。
   *   `yarn.scheduler.maximum-allocation-mb`: 最大内存分配量。
   *   `yarn.scheduler.maximum-containers-per-application`: 每个应用程序可以分配的最大容器数量。

**使用预留队列:** 为重要应用程序预留队列，以保证它们的资源需求。
**监控集群资源利用率:** 定期监控集群的资源利用率，及时发现和解决瓶颈。
**优化应用程序代码:** 优化应用程序代码，减少资源消耗。这类似于技术分析中的“趋势跟踪”，找到并优化消耗资源的应用程序。
**调整 Container 大小:** 根据任务的实际需求调整 Container 的大小，避免资源浪费。
**启用动态资源分配:** 允许应用程序根据实际需要动态调整资源分配。

调度器与二元期权交易的类比

虽然 YARN 调度器是一个分布式系统组件，但我们可以将其与二元期权交易进行类比，以便更好地理解其工作原理。

**ResourceManager 就像期权交易所:** 负责管理和分配资源，类似于交易所管理和撮合期权交易。
**应用程序就像期权交易者:** 提交资源请求，类似于交易者提交期权交易订单。
**Container 就像期权合约:** 包含一定数量的资源，类似于期权合约包含一定数量的标的资产。
**调度策略就像交易策略:** 决定如何分配资源，类似于交易策略决定何时买入或卖出期权。
**资源竞争就像期权合约的供需关系:** 当资源需求大于供应时，应用程序需要等待或降低资源需求，类似于期权合约供不应求时价格上涨。
**Capacity 调度器就像设置止损单:** 限制每个队列的资源使用，防止过度消耗，类似于设置止损单以限制损失。
**Fair 调度器就像套利交易:** 试图平衡不同应用程序之间的资源分配，类似于套利交易者利用不同市场之间的价格差异获利。
**监控资源利用率就像监控成交量:** 了解资源使用情况，类似于监控成交量以了解市场趋势。
**优化应用程序代码就像优化交易策略:** 提高资源利用效率，类似于优化交易策略以提高盈利能力。
**动态资源分配就像动态止损:** 根据市场变化调整止损点，类似于应用程序根据实际需求动态调整资源分配。
**风险管理:** 类似于期权交易中的风险管理，需要合理配置资源，防止集群资源耗尽。关注风险回报比和夏普比率。

总结

YARN 调度器是 Hadoop 生态系统中一个至关重要的组件，它负责集群资源的统一管理和分配。理解 YARN 调度器的工作原理、核心组件和调度策略，对于构建高效、可靠的大数据处理平台至关重要。通过合理配置和优化 YARN 调度器，可以最大限度地提高集群的资源利用率和性能。掌握 YARN 调度器的知识，对于从事大数据开发和运维工作的人员来说，是必备技能。记住要关注波动率和时间衰减，它们影响着资源分配。了解希腊字母在期权定价中的作用，可以帮助你更好地理解 YARN 调度参数的含义。

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