大資料之Yarn 資源排程淺學

2021-09-07 07:59:08 字數 761 閱讀 9174

在hadoop生態越來越完善的背景下,集群多使用者租用的場景變得越來越普遍,多使用者任務下的資源排程就顯得十分關鍵了。比如,乙個公司擁有乙個幾十個節點的hadoop集群,a專案組要進行乙個計算任務,b專案組要計算乙個任務,集群到底先執行哪個任務?如果你需要提交1000個任務呢?這些任務又是如何執行的?

為了解決上面的問題,就需要在hadoop集群中引入資源管理和任務排程的框架。這就是——yarn。

yarn在第一代的時候,框架跟hdfs差不多。乙個主節點jobtracker,用來分配任務和監控任務運**況;多個從節點tasktracker,用來執行真正的計算。

這種方式還是有一定的弊端的:

因此,就出現了第二代的yarn。

這種模式主要的特點,就是兩個地方:

yarn的資源排程可以看官網提供的:

流程大致如下:

其中resourcemanager裡面乙個很重要的東西,就是排程器scheduler,排程規則可以使用官方提供的,也可以自定義。

官方大概提供了三種模式:

capacity和fair share都是採用佇列的模式,佇列內部基本上還是fifo。並且同級的佇列任務,如果乙個佇列是空閒的,那麼另乙個佇列任務可以使用資源;如果這個佇列又提交了任務,則會搶占或者等待資源釋放,直到資源到達預定的分配比例。

總的來說,yarn的資源排程還是比較完善的。

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