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这篇文章跟大家分析一下“怎么分析 yarn 的调度模式”。内容详细易懂，对“怎么分析 yarn 的调度模式”感兴趣的朋友可以跟着丸趣 TV 小编的思路慢慢深入来阅读一下，希望阅读后能够对大家有所帮助。下面跟着丸趣 TV 小编一起深入学习“怎么分析 yarn 的调度模式”的知识吧。
Hadoop YARN 同时支持内存和 CPU 两种资源的调度（默认只支持内存，如果想进一步调度 CPU，需要自己进行一些配置），丸趣 TV 小编将介绍 YARN 是如何对这些资源进行调度和隔离的。yarn 对于自己运行时作业的资源分配模式有 Capacity Scheduler 和 Fair Scheduler 两种。
在 YARN 中，资源管理由 ResourceManager 和 NodeManager 共同完成，其中，ResourceManager 中的调度器负责 资源的分配，而 NodeManager 则负责资源的供给和隔离。ResourceManager 将某个 NodeManager 上资源分配给任务（这就是所 谓的“资源调度”）后，NodeManager 需按照要求为任务提供相应的资源，甚至保证这些资源应具有独占性，为任务运行提供基础的保证，这就是所谓的 资源隔离。
基于以上考虑，YARN 允许用户配置每个节点上可用的物理内存资源，注意，这里是“可用的”，因为一个节点上的内存会被若干个服务共享，比如一部分给 YARN，一部分给 HDFS，一部分给 HBase 等，YARN 配置的只是自己可以使用的，配置参数如下：
（1）yarn.nodemanager.resource.memory-mb
表示该节点上 YARN 可使用的物理内存总量，默认是 8192（MB），注意，如果你的节点内存资源不够 8GB，则需要调减小这个值，而 YARN 不会智能的探测节点的物理内存总量。
（2）yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio
任务每使用 1MB 物理内存，最多可使用虚拟内存量，默认是 2.1。
（3）yarn.nodemanager.pmem-check-enabled
是否启动一个线程检查每个任务正使用的物理内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是 true。
（4）yarn.nodemanager.vmem-check-enabled
是否启动一个线程检查每个任务正使用的虚拟内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是 true。
（5）yarn.scheduler.minimum-allocation-mb
单个任务可申请的最少物理内存量，默认是 1024（MB），如果一个任务申请的物理内存量少于该值，则该对应的值改为这个数。
（6）yarn.scheduler.maximum-allocation-mb
单个任务可申请的最多物理内存量，默认是 8192（MB）。
默认情况下，YARN 采用了线程监控的方法判断任务是否超量使用内存，一旦发现超量，则直接将其杀死。由于 Cgroups 对内存的控制缺乏灵活性（即任务任何时刻不能超过内存上限，如果超过，则直接将其杀死或者报 OOM），而 Java 进程在创建瞬间内存将翻倍，之后骤降到正常值，这种情况下，采用 线程监控的方式更加灵活（当发现进程树内存瞬间翻倍超过设定值时，可认为是正常现象，不会将任务杀死），因此 YARN 未提供 Cgroups 内存隔离机制。
Capacity Scheduler
Capacity Scheduler 支持以下特性：
(1) 计算能力保证。支持多个队列，某个作业可被提交到某一个队列中。每个队列会配置一定比例的计算资源，且所有提交到队列中的作业共享该队列中的资源。
(2) 灵活性。空闲资源会被分配给那些未达到资源使用上限的队列，当某个未达到资源的队列需要资源时，一旦出现空闲资源资源，便会分配给他们。
(3) 支持优先级。队列支持作业优先级调度（默认是 FIFO）
(4) 多重租赁。综合考虑多种约束防止单个作业、用户或者队列独占队列或者集群中的资源。
(5) 基于资源的调度。支持资源密集型作业，允许作业使用的资源量高于默认值，进而可容纳不同资源需求的作业。不过，当前仅支持内存资源的调度。
想要配置能力调度模式首先我们需要将 yarn-site.xml 文件中设置 yarn.resourcemanager.scheduler.class 属性为 org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.CapacityScheduler
1. 资源分配相关参数
（1） capacity：队列的资源容量（百分比）。当系统非常繁忙时，应保证每个队列的容量得到满足，而如果每个队列应用程序较少，可将剩余资源共享给其他队列。注意，所有队列的容量之和应小于 100。
（2） maximum-capacity：队列的资源使用上限（百分比）。由于存在资源共享，因此一个队列使用的资源量可能超过其容量，而最多使用资源量可通过该参数限制。
m minimum-user-limit-percent：每个用户最低资源保障（百分比）。任何时刻，一个队列中每个用户可使用的资源量均有一定的限制。当一个队列中同时运行多个用户的应用程序时中，每个用户的使用资源量在一个最小值和最大值之间浮动，其中，最小值取决于正在运行的应用程序数目，而最大值则由 minimum-user-limit-percent 决定。比如，假设 minimum-user-limit-percent 为 25。当两个用户向该队列提交应用程序时，每个用户可使用资源量不能超过 50%，如果三个用户提交应用程序，则每个用户可使用资源量不能超多 33%，如果四个或者更多用户提交应用程序，则每个用户可用资源量不能超过 25%。
（3） user-limit-factor：每个用户最多可使用的资源量（百分比）。比如，假设该值为 30，则任何时刻，每个用户使用的资源量不能超过该队列容量的 30%。
2. 限制应用程序数目相关参数
（1） maximum-applications：集群或者队列中同时处于等待和运行状态的应用程序数目上限，这是一个强限制，一旦集群中应用程序数目超过该上限，后续提交的应用程序将被拒绝，默认值为 10000。所有队列的数目上限可通过参数 yarn.scheduler.capacity.maximum-applications 设置（可看做默认 值），而单个队列可通过参数 yarn.scheduler.capacity. queue-path .maximum- applications 设置适合自己的值。
（2） maximum-am-resource-percent：集群中用于运行应用程序 ApplicationMaster 的资源比例上限，该参数通常用于限制处于活动状态的应用程序数目。该参数类型为浮点型，默认是 0.1，表示 10%。所 有队列的 ApplicationMaster 资源比例上限可通过参数 yarn.scheduler.capacity. maximum-am-resource-percent 设置（可看做默认值），而单个队列可通过参数 yarn.scheduler.capacity. queue-path . maximum-am-resource-percent 设置适合自己的值。
3. 队列访问和权限控制参数
（1） state：队列状态可以为 STOPPED 或者 RUNNING，如果一个队列处于 STOPPED 状态，用户不可以将应用程序提交到该队列或者它的子队列中，类似的，如果 ROOT 队列处于 STOPPED 状态，用户不可以向集群中提交应用程序，但正在运行的应用程序仍可以正常运行结束，以便队列可以优雅地退出。
（2） acl_submit_applications：限定哪些 Linux 用户 / 用户组可向给定队列中提交应用程序。需要注意的是，该属性具有继承性，即如果一个用户可以向某个队列中提交应用程序，则它可以向它的所有子队列中提交应用程序。配置该属性时，用户之间或用户组之间用“，”分割，用户和用户组之间用空格分割，比如“user1, user2 group1,group2”。
（3） acl_administer_queue：为队列指定一个管理员，该管理员可控制该队列的所有应用程序，比如杀死任意一个应用程序等。同样，该属性具有继承性，如果一个用户可以向某个队列中提交应用程序，则它可以向它的所有子队列中提交应用程序。
Fair Scheduler
公平调度器按资源池（pool）来组织作业，并把资源公平的分到这些资源池里。默认情况下，每一个用户拥有一个独立的资源池，以使每个用户都能获得 一份等同的集群资源而不管他们提交了多少作业。按用户的 Unix 群组或作业配置（jobconf）属性来设置作业的资源池也是可以的。在每一个资源池内，会使用公平共享（fair sharing）的方法在运行作业之间共享容量（capacity）。用户也可以给予资源池相应的权重，以不按比例的方式共享集群。
除了提供公平共享方法外，公平调度器允许赋给资源池保证（guaranteed）最小共享资源，这个用在确保特定用户、群组或生产应用程序总能获取 到足够的资源时是很有用的。当一个资源池包含作业时，它至少能获取到它的最小共享资源，但是当资源池不完全需要它所拥有的保证共享资源时，额外的部分会在 其它资源池间进行切分。
要想配置公平调度模式首先我们需要将 yarn-site.xml 文件中设置 yarn.resourcemanager.scheduler.class 属性为 org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler
Fair Scheduler 允许用户将队列信息专门放到一个配置文件（默认是 fair-scheduler.xml），对于每个队列，管理员可配置以下几个选项：
（1） minResources：最少资源保证量，设置格式为“X mb, Y vcores”，当一个队列的最少资源保证量未满足时，它将优先于其他同级队列获得资源，对于不同的调度策略（后面会详细介绍），最少资源保证量的含义不 同，对于 fair 策略，则只考虑内存资源，即如果一个队列使用的内存资源超过了它的最少资源量，则认为它已得到了满足；对于 drf 策略，则考虑主资源使用 的资源量，即如果一个队列的主资源量超过它的最少资源量，则认为它已得到了满足。
（2） maxResources：最多可以使用的资源量，fair scheduler 会保证每个队列使用的资源量不会超过该队列的最多可使用资源量。
（3） maxRunningApps：最多同时运行的应用程序数目。通过限制该数目，可防止超量 Map Task 同时运行时产生的中间输出结果撑爆磁盘。
（4） minSharePreemptionTimeout：最小共享量抢占时间。如果一个资源池在该时间内使用的资源量一直低于最小资源量，则开始抢占资源。
（5） schedulingMode/schedulingPolicy：队列采用的调度模式，可以是 fifo、fair 或者 drf。
（6） aclSubmitApps：可向队列中提交应用程序的 Linux 用户或用户组列表，默认情况下为“*”，表示任何用户均可以向该队列提交应用程序。需要注意的是，该属性具有继承性，即子队列的列表会继承父队列的列表。配置该属性时，用户之间或用户组之间用“，”分割，用户和用户组之间用空格分割，比如“user1, user2 group1,group2”。
（7） aclAdministerApps：该队列的管理员列表。一个队列的管理员可管理该队列中的资源和应用程序，比如可杀死任意应用程序。
管理员也可为单个用户添加 maxRunningJobs 属性限制其最多同时运行的应用程序数目。此外，管理员也可通过以下参数设置以上属性的默认值：
（1） userMaxJobsDefault：用户的 maxRunningJobs 属性的默认值。
（2） defaultMinSharePreemptionTimeout：队列的 minSharePreemptionTimeout 属性的默认值。
（3） defaultPoolSchedulingMode：队列的 schedulingMode 属性的默认值。
（4） fairSharePreemptionTimeout：公平共享量抢占时间。如果一个资源池在该时间内使用资源量一直低于公平共享量的一半，则开始抢占资源。
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