Hadoop Yarn 配置多队列的容量调度器

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Hadoop Yarn 配置多队列的容量调度器。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

配置多队列的容量调度器

首先,我们进入 Hadoop 的配置文件目录中($HADOOP_HOME/etc/hadoop);

然后通过编辑容量调度器配置文件 capacity-scheduler.xml 来配置多队列的形式。

默认只有 default 队列,显然一个队列不符合集群的生产环境,会造成队列阻塞,资源分配不合理的情况等等,所以这时候就需要配置多队列了。

需求:

  • default 队列占总内存的 40%,最大资源容量占总资源 60%

  • hive 队列占总内存的 60%,最大资源容量占总资源 80%

不管配置多少个队列,总内存的和值最大不超过100%,超过会直接报错。

最大资源容量单个不超过100%,同时在配置队列的情况下也不要配置为100%,那样就失去了配置队列的意义,并发情况下和单队列一样了。

修改相关配置:

<!-- 新增hive队列,默认只有default -->
<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.queues</name>
    <value>default,hive</value>
</property>

<!-- 降低default队列资源额定容量为40%,默认100% -->
<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.default.capacity</name>
    <value>40</value>
</property>

<!-- 降低default队列资源最大容量为60%,默认100% -->
<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.default.maximum-capacity</name>
    <value>60</value>
</property>

为新队列添加相关配置:

<!-- 指定hive队列的资源额定容量 -->
<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.capacity</name>
    <value>60</value>
</property>

<!-- 用户最多可以使用队列多少资源,1表示使用所有资源,也就是百分之百 -->
<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.user-limit-factor</name>
    <value>1</value>
</property>

<!-- 指定hive队列的资源最大容量 -->
<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.maximum-capacity</name>
    <value>80</value>
</property>

<!-- 启动hive队列 -->
<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.state</name>
    <value>RUNNING</value>
</property>

<!-- 哪些用户有权向队列提交作业 -->
<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.acl_submit_applications</name>
    <value>*</value>
</property>

<!-- 哪些用户有权操作队列,管理员权限(查看/杀死) -->
<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.acl_administer_queue</name>
    <value>*</value>
</property>

<!-- 哪些用户有权配置提交任务优先级 -->
<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.acl_application_max_priority</name>
    <value>*</value>
</property>

<!-- 指定了Hive作业的最大应用程序生存时间,将参数设置为 -1 意味着不设置应用程序生存时间的限制,即Hive作业的应用程序可以一直保持运行状态,直到它们自己完成或被终止。-->
<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.maximum-application-lifetime</name>
    <value>-1</value>
</property>

<!-- 指定了Hive作业的默认应用程序生存时间-->
<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.default-application-lifetime</name>
    <value>-1</value>
</property>

配置添加完成后,分发配置到集群其它机器。

该配置设置完成后,无需重启集群,使用下列命令进行队列刷新即可:

yarn rmadmin -refreshQueues

当然,不嫌麻烦可以去重启集群。

多队列查看

进入 Yarn 的 WEB 界面就可以看到我们配置好的队列了。

Hadoop Yarn 配置多队列的容量调度器,hadoop,大数据,分布式,hive,yarn

点开可以看到更为详细的配置信息:

Hadoop Yarn 配置多队列的容量调度器,hadoop,大数据,分布式,hive,yarn文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-672357.html

到了这里,关于Hadoop Yarn 配置多队列的容量调度器的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • Hadoop YARN的调度器

    YARN(Yet Another Resource Negotiator)是Hadoop生态系统中的资源管理和作业调度框架,负责集群资源的分配、作业的调度和任务的执行,使得在大规模集群上可以高效地运行各种计算框架,如MapReduce、Apache Spark等。YARN的调度器负责将集群资源分配给不同的应用程序,以确保资源的高

    2024年02月12日
    浏览(41)
  • Hadoop3.0大数据处理学习3(MapReduce原理分析、日志归集、序列化机制、Yarn资源调度器)

    前言:如果想知道一堆牌中有多少张红桃,直接的方式是一张张的检查,并数出有多少张红桃。 而MapReduce的方法是,给所有的节点分配这堆牌,让每个节点计算自己手中有几张是红桃,然后将这个数汇总,得到结果。 官方介绍:MapReduce是一种分布式计算模型,由Google提出,

    2024年02月08日
    浏览(55)
  • Hadoop YARN功能介绍--资源管理、调度任务

    YARN是一个通用 资源管理系统平台和调度平台 ,可为上层应用提供统一的资源管理和 调度。 他的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了好处。 集群的硬件资源,和程序运行无关,比如内存、cup 资源如何分配 支持各种计算程序 ResourceManager(物理层面集群

    2024年02月07日
    浏览(40)
  • 深入理解 Hadoop (七)YARN资源管理和调度详解

    深入理解 Hadoop 系列文章已完结,总共七篇文章,直达链接: 深入理解 Hadoop (一)网络通信架构与源码浅析 深入理解 Hadoop (二)HDFS架构演进 深入理解 Hadoop (三)HDFS文件系统设计实现 深入理解 Hadoop (四)HDFS源码剖析 深入理解 Hadoop (五)YARN核心工作机制浅析 深入理解

    2024年01月22日
    浏览(44)
  • 23、hadoop集群中yarn运行mapreduce的内存、CPU分配调度计算与优化

    1、hadoop3.1.4简单介绍及部署、简单验证 2、HDFS操作 - shell客户端 3、HDFS的使用(读写、上传、下载、遍历、查找文件、整个目录拷贝、只拷贝文件、列出文件夹下文件、删除文件及目录、获取文件及文件夹属性等)-java 4、HDFS-java操作类HDFSUtil及junit测试(HDFS的常见操作以及H

    2024年02月07日
    浏览(53)
  • 《Hadoop大数据技术》实验报告(1)Hadoop的伪分布式安装和配置

    《Hadoop大数据技术》实验报告(1) 班级 学号 姓名 Hadoop的伪分布式安装和配置 一、实验目的 1、理解Hadoop伪分布式的安装过程; 2、学会JDK的安装和SSH免密码配置; 3、学会Hadoop的伪分布式安装和配置。 二、实验内容 在linux平台中安装Hadoop,包括JDK安装、SSH免密码配置和伪分

    2023年04月23日
    浏览(67)
  • 【大数据之Hadoop】二十三、Yarn命令行操作及生产环境下的配置

    Yarn状态查询可以在hadoop103:8088页面查看,也可以通过命令查看。 先运行案例再查看运行情况。 (1)yarn application 查看任务 (2)yarn logs 查看日志 (3) yarn application attempt 查看尝试运行的任务(即正在运行的任务状态) (4) yarn container查看容器 只有任务在执行过程中才能看

    2024年02月16日
    浏览(44)
  • Hadoop分布式计算与资源调度:打开专业江湖的魔幻之门

    本博客的内容基于我个人学习黑马程序员课程的学习笔记整理而成。我特此声明,所有版权属于黑马程序员或相关权利人所有。本博客的目的仅为个人学习和交流之用,并非商业用途。 我在整理学习笔记的过程中尽力确保准确性,但无法保证内容的完整性和时效性。本博客的

    2024年02月11日
    浏览(34)
  • 【大数据】Hadoop-3.3.4完全分布式安装(包含VMware16和Ubuntu22的下载安装及配置)、搭建、配置教程,以及Hadoop基础简介

    注:本篇文章主要涉及到: HDFS (分布式文件系统)、 YARN (资源管理和调度框架)、以及 MapReduce (离线计算)。 以下就是本篇文章所采用的的架构 。 (1)HDFS架构简述 HDFS架构图 注:上述的master、slave1、slave2均是主机名(结点名),可以和本篇文章不一致,但下面所有涉

    2023年04月17日
    浏览(99)
  • 大数据-安装 Hadoop3.1.3 详细教程-伪分布式配置(Centos7)

    **相关资源:**https://musetransfer.com/s/q43oznf6f(有效期至2023年3月16日)|【Muse】你有一份文件待查收,请点击链接获取文件 1.检查是否安装ssh (CentOS 7 即使是最小化安装也已附带openssh 可跳过本步骤) 若已安装进行下一步骤 若未安装 请自行百度 本教程不做过多讲解 2.配置ss

    2023年04月08日
    浏览(43)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包