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k8s环境下hadoop的资源调度策略有哪些

发布时间:2024-12-27 19:34:51 来源:亿速云 阅读:132 作者:小樊 栏目:大数据

在Kubernetes(K8s)环境下,Hadoop的资源调度策略主要通过YARN(Yet Another Resource Negotiator)实现,YARN是一个资源调度和集群资源管理系统,它负责为各种应用程序分配和管理资源。以下是在K8s环境下Hadoop的关键资源调度策略:

Kubernetes资源调度策略

  • 默认调度器:Kubernetes集群的默认调度器是kube-scheduler,它负责将Pod分配到集群中的节点上。kube-scheduler通过预选阶段、优选阶段和绑定阶段来决定Pod的调度位置。
  • 自定义调度器:用户可以编写自己的调度器,以实现特定的调度策略,这些调度器可以与默认调度器并行运行或替换默认调度器。
  • 亲和性与反亲和性:允许Pod指定对节点的偏好,或者根据其他Pod的运行位置来选择调度位置,避免与某些Pod运行在同一个节点上。
  • 污点与容忍:节点可以设置污点,以防止Pod调度到该节点上;Pod可以定义容忍,以允许它们被调度到有相应污点的节点上。
  • 资源配额和限制:用于管理计算资源在命名空间级别的使用,限制Pod可以使用的资源总量。
  • 优先级和抢占:Pod可以设置优先级,用于在资源不足时决定哪个Pod可以被抢占。

YARN在K8s下的调度策略

  • 容量调度器(Capacity Scheduler):为不同队列分配资源,支持优先级和内存管理。
  • 公平调度器(Fair Scheduler):为每个用户建立作业池,确保作业公平共享资源,支持优先级和动态资源分配。

通过这些策略,Kubernetes和YARN能够确保Hadoop应用程序在K8s环境下高效、灵活地运行,同时满足不同的业务需求和资源管理目标。

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