Linux环境下Hadoop如何进行资源调度

在Linux环境下，Hadoop的资源调度主要依赖于YARN（Yet Another Resource Negotiator）来实现。YARN是Hadoop 2.x版本引入的一个新的资源管理层，它负责集群资源的分配和任务调度。以下是YARN中进行资源调度的主要组件和步骤：

主要组件

1. ResourceManager (RM):

   • RM是YARN的核心组件，负责整个集群资源的管理和分配。
   • 它有两个主要组件：调度器（Scheduler）和应用程序管理器（ApplicationManager）。

2. NodeManager (NM):

   • NM运行在每个节点上，负责节点资源的管理和监控。
   • 它向RM报告节点资源的使用情况，并根据RM的指令启动或停止容器（Container）。

3. ApplicationMaster (AM):

   • 每个应用程序都有一个对应的AM，负责与RM协商资源并监控任务的执行。
   • AM还负责协调任务的执行，包括任务的分配、监控和失败处理。

4. 调度器（Scheduler）:

   • 调度器负责根据策略将资源分配给各个应用程序。
   • YARN支持多种调度器，如FIFO（先进先出）、Capacity Scheduler和Fair Scheduler。

资源调度流程

1. 提交应用程序:

   • 用户通过客户端提交一个应用程序到YARN集群。
   • 客户端会创建一个ApplicationMaster实例，并将其注册到ResourceManager。

2. 资源请求:

   • ApplicationMaster向ResourceManager请求资源（如内存、CPU等）。
   • ResourceManager根据当前集群的资源状况和调度策略，决定是否批准请求，并返回一组可用的资源。

3. 资源分配:

   • ApplicationMaster使用返回的资源在NodeManager上启动容器（Container）。
   • 容器是执行任务的基本单位，每个容器都有一定的资源限制。

4. 任务执行:

   • ApplicationMaster将任务分配给各个容器，并监控任务的执行状态。
   • 如果任务失败，ApplicationMaster会请求ResourceManager重新分配资源以重启任务。

5. 资源释放:

   • 当应用程序完成或被终止时，ApplicationMaster会通知ResourceManager释放所有分配的资源。
   • ResourceManager将这些资源标记为可用，并重新分配给其他应用程序。

调度策略

YARN支持多种调度策略，以满足不同的需求：

• FIFO Scheduler:

  • 最简单的调度策略，按照应用程序提交的顺序进行调度。
  • 不支持多队列和优先级。

• Capacity Scheduler:

  • 支持多队列，每个队列可以有不同的容量限制。
  • 可以为不同类型的作业设置不同的优先级。
  • 支持公平共享资源。

• Fair Scheduler:

  • 支持多队列，每个队列可以有不同的权重。
  • 力求在所有队列之间公平地共享资源。
  • 支持抢占式调度，即高优先级的任务可以抢占低优先级任务的资源。

配置示例

以下是一个简单的YARN配置示例，展示了如何设置调度器：

<!-- yarn-site.xml -->
<configuration>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>
        <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.scheduler.capacity.root.queues</name>
        <value>default,queueA,queueB</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.scheduler.capacity.root.default.capacity</name>
        <value>50</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.scheduler.capacity.root.queueA.capacity</name>
        <value>30</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.scheduler.capacity.root.queueB.capacity</name>
        <value>20</value>
    </property>
</configuration>

在这个示例中，我们配置了一个Capacity Scheduler，并设置了三个队列：default、queueA和queueB，分别分配了50%、30%和20%的资源。

通过以上步骤和配置，Hadoop可以在Linux环境下实现高效的资源调度和管理。