YARN资源调度策略之Capacity Scheduler

时间：2021-10-02 21:26:20

背景

yarn默认使用的是最简单的FIFO调度器，即一个default队列，所有用户共享，分配资源也是先到先得，没有优先级之分。有时一两个任务就把资源全占了，其他任务吃不到资源造成饥饿，显然这样的资源分配是不合理的（在当今*之中，我们要共同富裕啊）。yarn还有两种资源调度器，capacity schedule和fair schedule，本文主要研究下capacity schedule。

什么是capacity schedule

Capacity Schedule调度器以队列为单位划分资源。简单通俗点来说，就是一个个队列有独立的资源，队列的结构和资源是可以进行配置的，如下图：

YARN资源调度策略之Capacity Scheduler

default队列占30%资源，analyst和dev分别占40%和30%资源；类似的，analyst和dev各有两个子队列，子队列在父队列的基础上再分配资源。

队列以分层方式组织资源,设计了多层级别的资源限制条件以更好的让多用户共享一个Hadoop集群，比如队列资源限制、用户资源限制、用户应用程序数目限制。队列里的应用以FIFO方式调度，每个队列可设定一定比例的资源最低保证和使用上限，同时，每个用户也可以设定一定的资源使用上限以防止资源滥用。而当一个队列的资源有剩余时，可暂时将剩余资源共享给其他队列。

特性

Capacity调度器具有以下的几个特性：

● 层次化的队列设计，这种层次化的队列设计保证了子队列可以使用父队列设置的全部资源。这样通过层次化的管理，更容易合理分配和限制资源的使用。

● 容量保证，队列上都会设置一个资源的占比，这样可以保证每个队列都不会占用整个集群的资源。

● 安全，每个队列又严格的访问控制。用户只能向自己的队列里面提交任务，而且不能修改或者访问其他队列的任务。

● 弹性分配，空闲的资源可以被分配给任何队列。当多个队列出现争用的时候，则会按照比例进行平衡。

● 多租户租用，通过队列的容量限制，多个用户就可以共享同一个集群，同时保证每个队列分配到自己的容量，提高利用率。

● 操作性，yarn支持动态修改调整容量、权限等的分配，可以在运行时直接修改。还提供给管理员界面，来显示当前的队列状况。管理员可以在运行时，添加一个队列；但是不能删除一个队列。管理员还可以在运行时暂停某个队列，这样可以保证当前的队列在执行过程中，集群不会接收其他的任务。如果一个队列被设置成了stopped，那么就不能向他或者子队列上提交任务了。

● 基于资源的调度，协调不同资源需求的应用程序，比如内存、CPU、磁盘等等。

配置

开启调度器

在ResourceManager中配置它要使用的调度器，配置方式是修改conf/yarn-site.xml，设置属性：

<property>
    <name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>
    <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler</value>
</property>

配置队列

调度器的核心就是队列的分配和使用了，修改conf/capacity-scheduler.xml可以配置队列。

Capacity调度器默认有一个预定义的队列——root,所有的队列都是它的子队列。队列的分配支持层次化的配置，使用.来进行分割，比如yarn.scheduler.capacity.<queue-path>.queues

下面是配置的样例，比如root下面有三个子队列:

<property>
  <name>yarn.scheduler.capacity.root.queues</name>
  <value>a,b,c</value>
  <description>The queues at the this level (root is the root queue).
  </description>
</property>

<property>
  <name>yarn.scheduler.capacity.root.a.queues</name>
  <value>a1,a2</value>
  <description>The queues at the this level (root is the root queue).
  </description>
</property>

<property>
  <name>yarn.scheduler.capacity.root.b.queues</name>
  <value>b1,b2,b3</value>
  <description>The queues at the this level (root is the root queue).
  </description>
</property>

队列属性

yarn.scheduler.capacity.<queue-path>.capacity

它是队列的资源容量占比(百分比)。系统繁忙时，每个队列都应该得到设置的量的资源；当系统空闲时，该队列的资源则可以被其他的队列使用。同一层的所有队列加起来必须是100%。

yarn.scheduler.capacity.<queue-path>.maximum-capacity

队列资源的使用上限。由于系统空闲时，队列可以使用其他的空闲资源，因此最多使用的资源量则是该参数控制。默认是-1，即禁用。

yarn.scheduler.capacity.<queue-path>.minimum-user-limit-percent

每个任务占用的最少资源。比如，你设置成了25%。那么如果有两个用户提交任务，那么每个任务资源不超过50%。如果3个用户提交任务，那么每个任务资源不超过33%。如果4个用户提交任务，那么每个任务资源不超过25%。如果5个用户提交任务，那么第五个用户需要等待才能提交。默认是100，即不去做限制。

yarn.scheduler.capacity.<queue-path>.user-limit-factor

每个用户最多使用的队列资源占比，如果设置为50.那么每个用户使用的资源最多就是50%。

运行和提交应用限制

yarn.scheduler.capacity.maximum-applications / yarn.scheduler.capacity.<queue-path>.maximum-applications

设置系统中可以同时运行和等待的应用数量。默认是10000.

yarn.scheduler.capacity.maximum-am-resource-percent / yarn.scheduler.capacity.<queue-path>.maximum-am-resource-percent

设置有多少资源可以用来运行app master，即控制当前激活状态的应用。默认是10%。

队列管理

yarn.scheduler.capacity.<queue-path>.state

队列的状态，可以使RUNNING或者STOPPED.如果队列是STOPPED状态，那么新应用不会提交到该队列或者子队列。同样，如果root被设置成STOPPED，那么整个集群都不能提交任务了。现有的应用可以等待完成，因此队列可以优雅的退出关闭。

yarn.scheduler.capacity.root.<queue-path>.acl_submit_applications

访问控制列表ACL控制谁可以向该队列提交任务。如果一个用户可以向该队列提交，那么也可以提交任务到它的子队列。

yarn.scheduler.capacity.root.<queue-path>.acl_administer_queue

设置队列的管理员的ACL控制，管理员可以控制队列的所有应用程序。同样，它也具有继承性。

注意：ACL的设置是user1,user2 group1,group2这种格式。如果是则代表任何人。空格表示任何人都不允许。默认是.

其他属性

yarn.scheduler.capacity.resource-calculator

资源计算方法，默认是org.apache.hadoop.yarn.util.resource.DefaultResourseCalculator,它只会计算内存。DominantResourceCalculator则会计算内存和CPU。

yarn.scheduler.capacity.node-locality-delay

调度器尝试进行调度的次数。一般都是跟集群的节点数量有关。默认40（一个机架上的节点数）

一旦设置完这些队列属性，就可以在web ui上看到了。可以访问下面的连接：

xxx:8088/scheduler

修改队列配置

如果想要修改队列或者调度器的配置，可以修改

vi $HADOOP_CONF_DIR/capacity-scheduler.xml

修改完成后，需要执行下面的命令：

$HADOOP_YARN_HOME/bin/yarn rmadmin -refreshQueues

注意：

  • 队列不能被删除，只能新增。
  • 更新队列的配置需要是有效的值
  • 同层级的队列容量限制相加需要等于100%。
  • 如果希望自己的任务调度到queue1队列，只需在启动任务时指定：mapreduce.job.queuename参数为queue1即可，默认为default队列

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