Yarn参数优化(Fair Scheduler版本)

YARN

自从hadoop2.0之后, 我们可以使用apache yarn 来对集群资源进行管理。yarn把可以把资源（内存,CPU）以Container的方式进行划分隔离。YARN会管理集群中所有机器的可用计算资源. 基于这些资源YARN会调度应用(比如MapReduce)发来的资源请求, 然后YARN会通过分配Container来给每个应用提供处理能力, Container（容器）是YARN中处理能力的基本单元, 是对内存, CPU等的封装（容器）。

ResourceManager：以下简称RM。YARN的中控模块，负责统一规划资源的使用。
NodeManager:以下简称NM。YARN的资源结点模块，负责启动管理container。
ApplicationMaster:以下简称AM。YARN中每个应用都会启动一个AM，负责向RM申请资源，请求NM启动container，并告诉container做什么事情。
Container：资源容器。YARN中所有的应用都是在container之上运行的。AM也是在container上运行的，不过AM的container是RM申请的。

了解上面的基本概念之后，就可以开始优化集群的配置了

配置NM的注册资源

<property> <name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name> <value>30</value> <discription>每个nodemanager可分配的cpu总核数</discription> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name> <value>122880</value> <discription>每个nodemanager可分配的内存总量</discription> </property>
优化建议：
1. cpu核数=逻辑核数-其他应用数（datanode？work？zk？等）
cat /proc/cpuinfo | grep "processor" | wc -l
可以查看集群的逻辑核数
2. 内存建议是CPU的整数倍，给系统预留好足够用的内存

ApplicationMaster配置

<property> <name>yarn.app.mapreduce.am.resource.cpu-vcores</name> <value>1</value> </property> <property> <name>yarn.app.mapreduce.am.resource.mb</name> <value>4096</value> <discription>ApplicationMaster的占用的内存大小</discription> </property>
优化建议
1. cpu和内存比例和 nm的分配比例保持一致

Container 配置优化

<property> <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name> <value>16384</value> <discription>单个任务可申请最大内存，默认8192MB</discription> </property> <property> <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores</name> <value>4</value> <discription>单个任务可申请的最多虚拟CPU个数</discription> </property> <property> <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores</name> <value>1</value> <discription>单个任务可申请的最小虚拟CPU个数</discription> </property> <property> <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name> <value>4096</value> <discription>container最小可申请的内存</discription> </property>

优化建议
1. 在调度器中，很多资源计算部分会转化为这个最小值的N倍进行计算。所以，设定可分配内存等资源的时候，最好是刚好为这个最小值的倍数
2. cpu/内存比例保持一致
3. YARN采用了线程监控的方法判断任务是否超量使用内存，一旦发现超量，则直接将其杀死。由于Cgroups对内存的控制缺乏灵活性（即任务任何时刻不能超过内存上限，如果超过，则直接将其杀死或者报OOM），而Java进程在创建瞬间内存将翻倍，之后骤降到正常值，这种情况下，采用线程监控的方式更加灵活（当发现进程树内存瞬间翻倍超过设定值时，可认为是正常现象，不会将任务杀死），因此YARN未提供Cgroups内存隔离机制来控制容器。

mapreduce参数设置

<property> <name>mapreduce.map.memory.mb</name> <value>4096</value> <discription>map的内存大小</discription> </property> <property> <name>mapreduce.map.java.opts</name> <value>-Xmx3072M</value> <discription>用户设定的map/reduce阶段申请的container的JVM参数。最大堆设定要比申请的内存少一些，用于JVM的非堆部分使用0.80-0.85建议</discription> </property> <property> <name>mapreduce.reduce.memory.mb</name> <value>8192</value> </property> <property> <name>mapreduce.reduce.java.opts</name> <value>-Xmx6144M</value> </property>
优化参考
1. 如果集群主要使用mr进行计算，那么建议map的内存和cpu和容器最小的相等。
2. 一个容器里面最多跑几个map？yarn.scheduler.maximum-allocation-mb/mapreduce.map.memory.mb=4

问题来了
如何控制一个nodemanager里Container的数量呢？
<property> <name>yarn.scheduler.fair.assignmultiple</name> <value>true</value> <discription>是否允许NodeManager一次分配多个容器</discription> </property> <property> <name>yarn.scheduler.fair.max.assign</name> <value>20</value> <discription>如果允许一次分配多个,一次最多可分配多少个,这里按照一个最小分配yarn.scheduler.minimum-allocation-mb4gb来计算总共内存120/4=30给20即可</discription> </property>

Fari Scheduler 配置案例

24个节点每个节点120GB内存30个逻辑CPU

<?xml version="1.0"?> <allocations> <queue name="mapreduce"> <minResources>368640 mb,90 vcores</minResources> <maxResources>2334720 mb,570 vcores</maxResources> <maxRunningApps>70</maxRunningApps> <weight>5</weight> <queue name="vipquery"> <minResources>122880 mb,30 vcores</minResources> <maxResources>1966080 mb,480 vcores</maxResources> <maxRunningApps>20</maxRunningApps> <weight>8</weight> </queue> <queue name="hive"> <minResources>122880 mb,30 vcores</minResources> <maxResources>1966080 mb,480 vcores</maxResources> <maxRunningApps>20</maxRunningApps> <weight>7</weight> </queue> <queue name="hadoop"> <minResources>122880 mb,30 vcores</minResources> <maxResources>1966080 mb,480 vcores</maxResources> <maxRunningApps>30</maxRunningApps> <weight>6</weight> </queue> </queue> <queue name="default"> <minResources>122880 mb,30 vcores</minResources> <maxResources>614400 mb,150 vcores</maxResources> <maxRunningApps>20</maxRunningApps> <weight>1</weight> </queue> </allocations>

总结

通过合理的配置Yarn可以有效的控制，资源抢占，还有峰值并发等问题。