YARN 配置

From binaryoption
Jump to navigation Jump to search
Баннер1
  1. YARN 配置

YARN (Yet Another Resource Negotiator) 是 Hadoop 2.0 引入的集群资源管理系统。它将资源管理和作业调度/监控从 MapReduce 中分离出来，使得 Hadoop 集群可以支持多种计算框架，例如 MapReduce、Spark、Storm 和 Flink。理解 YARN 的配置对于 Hadoop 集群的稳定运行和性能优化至关重要。本文将深入探讨 YARN 的配置，面向初学者，力求提供全面且易懂的指导。

YARN 架构概述

在深入配置之前，先了解 YARN 的基本架构是必要的。YARN 主要包含以下几个组件：

  • ResourceManager (RM): 集群资源管理器的中心，负责资源的分配和管理。它由两个组件构成：Scheduler 和 ApplicationsManager。
  • NodeManager (NM): 运行在集群节点上，负责管理单个节点的资源，并向 ResourceManager 汇报节点状态。
  • ApplicationMaster (AM): 每个应用程序的管理者，负责与 ResourceManager 协商资源，并分配资源给应用程序的各个任务。
  • Container: YARN 中资源的抽象，包含一定数量的 CPU、内存、磁盘和网络带宽。

ResourceManager 负责全局资源分配，而 NodeManager 负责本地资源管理。ApplicationMaster 则负责协调应用程序的执行。

YARN 核心配置文件

YARN 的配置主要通过以下几个核心配置文件实现：

  • `yarn-site.xml`: 包含 YARN 的全局配置，如 ResourceManager 的地址、NodeManager 的资源量、日志目录等。
  • `yarn-default.xml`: 包含 YARN 的默认配置，通常不直接修改，而是通过 `yarn-site.xml` 覆盖默认值。
  • `capacity-scheduler.xml`: 包含容量调度器的配置，用于定义队列、资源分配策略等。
  • `fair-scheduler.xml`: 包含公平调度器的配置，用于定义队列、资源分配策略等。

这些配置文件通常位于 `$HADOOP_CONF_DIR` 目录下。

yarn-site.xml 配置详解

`yarn-site.xml` 是 YARN 配置的核心文件。下面是一些重要的配置项及其含义：

yarn-site.xml 重要配置项
描述 | 默认值 | 建议配置 | ResourceManager 的主机名 | | 集群中 ResourceManager 节点的主机名 | ResourceManager 的地址 | | ResourceManager 的地址和端口，例如：`localhost:8088` | 资源调度器类 | `org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.CapacityScheduler` | 根据需求选择 `CapacityScheduler` 或 `FairScheduler`。 Capacity Scheduler 和 Fair Scheduler 是两种常见的 YARN 调度器。| NodeManager 辅助服务 | `mapreduce_shuffle` | 根据需要配置，例如：`mapreduce_shuffle,spark_dynamic_allocation`。 Dynamic Resource Allocation 是 Spark 中常用的资源分配策略。| MapReduce shuffle 服务类 | `org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler` | | 每个 NodeManager 可用的内存量 (MB) | | 根据节点的物理内存大小配置，例如：`8192` (8GB)。| 每个 NodeManager 可用的 CPU 核心数 | | 根据节点的 CPU 核心数配置，例如：`4`。| 最小内存分配量 (MB) | `1024` | 根据应用程序的最小内存需求配置。| 最大内存分配量 (MB) | | 根据节点的物理内存大小配置，通常与 `yarn.nodemanager.resource.memory-mb` 相同。| YARN 日志目录 | `${yarn.log.dir}` | 指定 YARN 日志的存储路径。| NodeManager 日志目录 | `${yarn.nodemanager.log.dirs}` | 指定 NodeManager 日志的存储路径。| 是否启用 ResourceManager 高可用性 | `false` | 在生产环境中，建议启用高可用性，例如：`true`。 ResourceManager High Availability|

容量调度器 (Capacity Scheduler) 配置

如果选择 `CapacityScheduler` 作为资源调度器，则需要配置 `capacity-scheduler.xml` 文件。该文件用于定义队列、资源分配策略等。

以下是一些重要的配置项：

  • `yarn.scheduler.capacity.maximum-am-resource-percent`: ApplicationMaster 可以使用的最大资源百分比。
  • `yarn.scheduler.capacity.root.queues`: 定义根队列下的子队列。

例如，可以定义两个队列：`default` 和 `production`。`default` 队列用于测试和开发，`production` 队列用于生产环境。

```xml <property> 

   <name>yarn.scheduler.capacity.root.queues</name>
   <value>default,production</value>

</property>

<property> 

   <name>yarn.scheduler.capacity.root.default.capacity</name>
   <value>50</value>

</property>

<property> 

   <name>yarn.scheduler.capacity.root.production.capacity</name>
   <value>50</value>

</property> ```

上面的配置表示 `default` 队列和 `production` 队列都分配了 50% 的集群资源。

公平调度器 (Fair Scheduler) 配置

如果选择 `FairScheduler` 作为资源调度器，则需要配置 `fair-scheduler.xml` 文件。该文件用于定义队列、资源分配策略等。

与 `CapacityScheduler` 相比，`FairScheduler` 更注重公平性，它会根据应用程序的优先级和历史使用情况来分配资源。

优化 YARN 配置

YARN 的配置需要根据实际情况进行优化。以下是一些优化建议：

  • 合理配置资源量： 根据集群的物理资源和应用程序的需求，合理配置 `yarn.nodemanager.resource.memory-mb` 和 `yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores`。
  • 选择合适的调度器： 根据应用程序的特点和需求，选择合适的调度器。如果需要严格控制资源分配，可以选择 `CapacityScheduler`。如果需要更公平的资源分配，可以选择 `FairScheduler`。
  • 启用压缩： 启用数据压缩可以减少磁盘 I/O 和网络传输，提高应用程序的性能。可以使用 Snappy、LZO 或 Gzip 等压缩算法。
  • 监控 YARN 状态： 使用 YARN 的 Web UI 或其他监控工具，监控 YARN 的状态，及时发现和解决问题。
  • 调整日志级别： 调整 YARN 的日志级别可以减少日志文件的大小，提高系统性能。
  • 定期清理日志： 定期清理 YARN 的日志文件可以释放磁盘空间，防止磁盘空间不足。
  • 考虑使用 Dynamic Resource Allocation： 对于某些应用程序，例如 Spark，可以使用动态资源分配来根据需要自动调整资源量。

故障排除

YARN 配置错误可能导致集群无法正常运行。以下是一些常见的故障排除方法：

  • 检查配置文件： 仔细检查 `yarn-site.xml`、`capacity-scheduler.xml` 和 `fair-scheduler.xml` 等配置文件，确保配置正确无误。
  • 查看 YARN 日志： 查看 ResourceManager 和 NodeManager 的日志文件，查找错误信息。
  • 使用 YARN Web UI： 使用 YARN 的 Web UI 监控集群状态，查看是否有异常信息。
  • 检查网络连接： 确保集群节点之间的网络连接正常。
  • 检查磁盘空间： 确保集群节点有足够的磁盘空间。

进阶主题

技术分析与成交量分析关联

虽然 YARN 属于底层基础设施配置，但其效率直接影响到上层应用（例如 MapReduce, Spark）的执行速度和稳定性。 类似 K线图 分析，YARN 的监控数据(CPU使用率，内存使用率，磁盘I/O) 可以绘制成时间序列图，用于分析资源瓶颈和优化配置。 监控 成交量（例如，应用程序提交数量，任务完成数量）可以帮助判断集群负载情况，从而调整资源分配策略。 此外， RSI 和 MACD 等技术指标可以用于分析 YARN 资源利用率的变化趋势，辅助决策。 支撑位 和 阻力位 的概念可以延伸到资源分配的阈值设定，例如，设置 CPU 使用率的上限以防止过载。 了解 趋势线 能够帮助预测未来的资源需求，提前进行扩容或者优化。

布林带 可以用于确定 YARN 资源利用率的正常范围，异常波动则可能预示着潜在问题。 均线 可以平滑 YARN 资源利用率的数据，更容易识别长期趋势。 形态分析 也可以应用于 YARN 监控数据，例如，识别“头肩顶”形态可能预示着资源瓶颈即将出现。 跳空缺口 在 YARN 监控数据中可能表示资源分配策略的突然变化。 回调 和 反弹 现象在 YARN 资源利用率中也可能出现，需要进行分析。 斐波那契数列 可以用于预测 YARN 资源需求的增长速度。 随机指标 可以帮助判断 YARN 资源利用率的短期波动方向。 动量指标 可以反映 YARN 资源利用率的变化速度。 成交量加权平均价 (VWAP) 可以用于评估 YARN 资源分配的合理性。 ATR (平均真实波幅) 可以用于衡量 YARN 资源利用率的波动性。

期权定价模型 的思想可以应用到资源分配策略的优化，例如，根据资源稀缺程度和应用程序的优先级来调整资源价格。

风险管理 的概念也适用于 YARN 集群的运维，例如，通过设置告警阈值来及时发现和应对潜在风险。

套利 的思想可以用于在多个 YARN 集群之间进行资源调度，以实现资源利用率的最大化。

仓位管理 的概念可以应用于应用程序的资源分配，例如，根据应用程序的风险承受能力来调整资源分配比例。

止损 策略可以用于防止资源浪费，例如，当应用程序长时间处于空闲状态时，自动释放资源。

总结

YARN 的配置是一个复杂的过程，需要根据实际情况进行调整和优化。通过理解 YARN 的架构、核心配置文件和优化建议，可以构建一个稳定、高效的 Hadoop 集群。 希望本文能帮助初学者快速入门 YARN 配置，并为进一步学习 YARN 提供坚实的基础。

立即开始交易

注册 IQ Option （最低存款 $10） 开设 Pocket Option 账户 （最低存款 $5）

加入我们的社区

订阅我们的 Telegram 频道 @strategybin 获取： ✓ 每日交易信号 ✓ 独家策略分析 ✓ 市场趋势警报 ✓ 新手教育资源

Баннер
Retrieved from "https://binaryoption.wiki/zh/index.php?title=YARN_配置&oldid=51061"