Hadoop3教程（二十五）：Yarn的多队列调度器使用案例-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Hadoop3教程（二十五）：Yarn的多队列调度器使用案例。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。

（136）生产环境多队列创建&好处

生产环境下怎么创建队列？

调度器默认只会开一个default队列，这个肯定是不满足生产要求的；
可以按照框架来划分队列。比如说hive/spark/flink的任务分别放在不同的队列里，不过这么做的效率不高，企业用的不是很多。
按照业务模块来划分队列。比如说登录注册的业务，单独一个队列，购物车单独一个队列，下单功能单独一个队列，等等；

创建多队列的好处？

担心单一程序耗尽集群所有资源；
实现任务的降级使用。特殊时期可以保证重要的队列资源更充足。比如说双十一的时候，就给下单的那个队列，多补充资源。

降级怎么理解呢，就是队列之间区分优先级，资源的分配是按照队列所属的业务的优先级来进行的。

（137）容量调度器多队列提交案例

仅做了解。

需求1：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%。

需求2：配置队列优先级。

如何创建多个队列

接下来就需要在capacity-scheduler.xml中配置容量调度器的各项参数。直接抄教程的示例了：

<!-- 指定多队列，增加hive队列 -->
<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.queues</name>
    <value>default,hive</value>
    <description>
      The queues at the this level (root is the root queue).
    </description>
</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>
（2）为新加队列添加必要属性：
<!-- 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 -->
<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>

<!-- 任务的超时时间设置：yarn application -appId appId -updateLifetime Timeout
参考资料：https://blog.cloudera.com/enforcing-application-lifetime-slas-yarn/ -->

<!-- 如果application指定了超时时间，则提交到该队列的application能够指定的最大超时时间不能超过该值。 
-->
<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.maximum-application-lifetime</name>
    <value>-1</value>
</property>

<!-- 如果application没指定超时时间，则用default-application-lifetime作为默认值 -->
<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.default-application-lifetime</name>
    <value>-1</value>
</property>

如果任务超过了设定的超时时间，那么到时候就会被直接杀死，-1表示不设置。

参数设置完成后，重启yarn，或者是执行yarn rmadmin -refreshQueues刷新队列配置。就可以看到两条队列了。

yarn 公平调度器队列 nesteduserqueue,大数据技术,大数据,hadoop,yarn

如何向指定队列提交任务

那如何向指定队列提交任务呢？

以向hive队列提交任务为例，就是执行

hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount -D mapreduce.job.queuename=hive /input /output

就是加入了-D参数，指定了队列名。

如果不指定队列名的话，默认是都提交到default队列。

除了上述方式之外，也可以在jar包代码里写死要提交的队列名，如：

public class WcDrvier {

    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {

        Configuration conf = new Configuration();

        conf.set("mapreduce.job.queuename","hive");

        //1. 获取一个Job实例
        Job job = Job.getInstance(conf);

        。。。 。。。

        //6. 提交Job
        boolean b = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(b ? 0 : 1);
    }
}

这样，这个任务在提交的时候，就会直接提交到hive队列。

（138）容量调度器任务优先级

资源紧张的时候，高优先级的任务将先获取到资源。

默认情况下，Yarn将所有任务的优先级限制为0，如果想使用任务的优先级功能，则需要做一些设置。

首先修改yarn-site.xml文件，增加以下参数：

<property>
    <name>yarn.cluster.max-application-priority</name>
    <value>5</value>
</property>

分发配置，并重启Yarn：

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ xsync yarn-site.xml
[atguigu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/stop-yarn.sh
[atguigu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-yarn.sh

然后通过连续提交下面任务，来模拟资源紧张的环境：

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar pi 5 2000000

yarn 公平调度器队列 nesteduserqueue,大数据技术,大数据,hadoop,yarn

再次提交高优先级任务：

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar pi  -D mapreduce.job.priority=5 5 2000000

通过-D设置了新提交的任务优先级是5，高于当前在运行的所有任务，这个任务马上就获取到了资源：
yarn 公平调度器队列 nesteduserqueue,大数据技术,大数据,hadoop,yarn
上面的例子是在任务提交时设置任务的优先级，也可以通过以下命令修改正在执行的任务的优先级：

yarn application -appID <ApplicationID> -updatePriority 优先级

（139）公平调度器案例

公平调度器，中大型公司主要使用的。

需求：在默认的default队列基础之上，再创建两个队列，分别是test和atguigu（以用户所属组命名）。期望实现下面效果：

提交任务时若指定队列，则提交至指定队列运行；
提交任务时未指定队列，test用户提交的任务到test队列运行，atguigu用户提交的任务到atguigu队列运行

公平调度器的配置涉及到两个文件，一个是yarn-site.xml，另一个是公平调度器队列分配文件fair-scheduler.xml（文件名可自定义）。

（1）配置文件参考资料：

https://hadoop.apache.org/docs/r3.1.3/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/FairScheduler.html

（2）任务队列放置规则参考资料：

https://blog.cloudera.com/untangling-apache-hadoop-yarn-part-4-fair-scheduler-queue-basics/

修改yarn-site.xml文件，如下：

<property>
    <name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>
    <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler</value>
    <description>配置使用公平调度器</description>
</property>

<property>
    <name>yarn.scheduler.fair.allocation.file</name>
    <value>/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/fair-scheduler.xml</value>
    <description>指明公平调度器队列分配配置文件</description>
</property>

<property>
    <name>yarn.scheduler.fair.preemption</name>
    <value>false</value>
    <description>禁止队列间资源抢占</description>
</property>

"禁止队列间资源抢占"这个功能就是之前提到过的，不同队列间的资源借调，这里是直接关掉了。

创建并配置fair-scheduler.xml:

<?xml version="1.0"?>
<allocations>
  <!-- 单个队列中Application Master占用整个队列资源的最大比例,取值0-1 ，企业一般配置0.1 ，-->
  <queueMaxAMShareDefault>0.5</queueMaxAMShareDefault>
  <!-- 单个队列最大资源的默认值 test atguigu default -->
  <queueMaxResourcesDefault>4096mb,4vcores</queueMaxResourcesDefault>

    
  <!-- 增加一个队列test -->
  <queue name="test">
    <!-- 队列最小资源 -->
    <minResources>2048mb,2vcores</minResources>
    <!-- 队列最大资源 -->
    <maxResources>4096mb,4vcores</maxResources>
    <!-- 队列中最多同时运行的应用数，默认50，根据线程数配置 -->
    <maxRunningApps>4</maxRunningApps>
    <!-- 队列中Application Master占用资源的最大比例 -->
    <maxAMShare>0.5</maxAMShare>
    <!-- 该队列资源权重,默认值为1.0 -->
    <weight>1.0</weight>
    <!-- 队列内部的资源分配策略 -->
    <schedulingPolicy>fair</schedulingPolicy>
  </queue>
    
    
  <!-- 增加一个队列atguigu -->
  <queue name="atguigu" type="parent">
    <!-- 队列最小资源 -->
    <minResources>2048mb,2vcores</minResources>
    <!-- 队列最大资源 -->
    <maxResources>4096mb,4vcores</maxResources>
    <!-- 队列中最多同时运行的应用数，默认50，根据线程数配置 -->
    <maxRunningApps>4</maxRunningApps>
    <!-- 队列中Application Master占用资源的最大比例 -->
    <maxAMShare>0.5</maxAMShare>
    <!-- 该队列资源权重,默认值为1.0 -->
    <weight>1.0</weight>
    <!-- 队列内部的资源分配策略 -->
    <schedulingPolicy>fair</schedulingPolicy>
  </queue>

  <!-- 任务队列分配策略,可配置多层规则,从第一个规则开始匹配,直到匹配成功 -->
  <queuePlacementPolicy>
    <!-- 提交任务时指定队列,如未指定提交队列,则继续匹配下一个规则; false表示：如果指定队列不存在,不允许自动创建-->
    <rule name="specified" create="false"/>
    <!-- 提交到root.group.username队列,若root.group不存在,不允许自动创建；若root.group.user不存在,允许自动创建 -->
    <rule name="nestedUserQueue" create="true">
        <rule name="primaryGroup" create="false"/>
    </rule>
    <!-- 最后一个规则必须为reject或者default。Reject表示拒绝创建提交失败，default表示把任务提交到default队列 -->
    <rule name="reject" />
  </queuePlacementPolicy>
</allocations>

接着分发配置并重启yarn：

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ xsync yarn-site.xml
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ xsync fair-scheduler.xml

[atguigu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/stop-yarn.sh
[atguigu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-yarn.sh

接下来可以测试提交任务，就不介绍了。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-781947.html