yarn的三个资源调度策略

1. 容量调度器(Capacity Scheduler)

  • 策略原理:将集群资源划分为多个队列,每个队列有固定的资源容量,且可以设置资源的最大和最小使用量。不同的用户或应用程序可以被分配到不同的队列中,在队列内部,任务按照先来先服务(FIFO)的顺序进行调度。
  • 优点
    • 隔离性好:不同队列之间相互隔离,一个队列的资源使用情况不会影响其他队列,确保了重要业务的资源需求。
    • 可扩展性强:可以根据实际需求灵活调整队列的数量和资源分配比例。
  • 缺点:当某个队列资源空闲时,其他队列无法使用这些空闲资源,可能导致资源利用率不高。
  • 适用场景:适合多用户、多组织共享集群的场景,每个用户或组织可以被分配到一个或多个队列,保证各自的资源需求。例如,在一个企业级的大数据平台中,不同部门可以使用不同的队列,以确保各自的业务不受其他部门的影响。

2. 公平调度器(Fair Scheduler)

  • 策略原理:公平调度器的核心思想是公平地分配资源给各个应用程序。它会动态地调整资源分配,使得每个应用程序在一段时间内都能获得大致相同的资源使用量。当有新的应用程序提交时,公平调度器会为其分配资源,同时减少其他应用程序的资源使用量,以保证公平性。
  • 优点
    • 资源利用率高:可以充分利用集群的空闲资源,提高资源的整体利用率。
    • 公平性好:保证每个应用程序都能获得公平的资源分配,避免了某些应用程序长时间占用大量资源而导致其他应用程序等待的情况。
  • 缺点:由于需要动态调整资源分配,可能会导致一定的调度开销。
  • 适用场景:适合对公平性要求较高的场景,如多租户环境下的共享集群。在这种场景下,不同用户的应用程序可能会同时提交,公平调度器可以确保每个用户的应用程序都能获得合理的资源分配。

3. 先进先出调度器(FIFO Scheduler)

  • 策略原理:按照应用程序提交的先后顺序进行调度,先提交的应用程序先获得资源并执行,后提交的应用程序需要等待前面的应用程序执行完毕后才能获得资源。
  • 优点:实现简单,易于理解和管理。不需要复杂的资源分配算法,只需要按照队列顺序依次分配资源即可。
  • 缺点:缺乏资源隔离性和公平性。如果一个大的应用程序先提交,它会占用所有的资源,导致后续提交的小应用程序需要长时间等待。
  • 适用场景:适合对调度策略要求不高、应用程序较少且对执行顺序有严格要求的场景。例如,在一个简单的测试环境中,可能只需要按照提交顺序依次执行应用程序,此时先进先出调度器是一个不错的选择。
<think>我们正在讨论YARN调度策略。根据引用内容,YARN提供了三种主要调度器:FIFO、Capacity和Fair。下面我将详细解释每种调度器的工作原理和特点,并比较它们的区别。###1.FIFOScheduler(先进先出调度器)-**原理**:按照作业提交的顺序进行调度,先提交的作业先获得资源。-**特点**:-简单易实现,适合小型集群。-缺点:大作业会阻塞小作业,资源利用率不高,不适合多租户环境。-**适用场景**:简单的单用户集群。###2.CapacityScheduler(容量调度器)-**原理**:将集群资源划分为多个队列,每个队列有固定的资源容量。队列内部可以采用不同的调度策略(如FIFO、Fair等)。-**特点**:-支持多租户,每个队列可以配置最小/最大资源、最大运行应用数等。-资源分配:先满足队列的最小资源,剩余资源可被其他队列共享(引用[4]提到:当队列有剩余资源时,会共享给其他队列;当该队列有新应用提交时,会回收资源,先等待再抢占)。-队列层级:支持嵌套子队列(如引用[2]配置示例中的`sample_sub_queue`)。-配置灵活:可对用户和队列进行细粒度控制(如引用[2]中的`<user>`配置)。-**适用场景**:多租户、生产环境大型集群(如Hadoop默认调度器)。###3.FairScheduler(公平调度器)-**原理**:根据公平性原则分配资源,使所有作业平均共享资源(引用[3]解释:新作业提交时,已运行作业会释放一半资源给新作业)。-**特点**:-**公平性**:无论提交顺序,每个作业都能获得大致相等的资源份额。-**资源分配方式**:-新作业启动时,已运行作业需释放资源(可能造成短暂延迟)。-支持权重(如引用[2]中的`<weight>`配置),可为不同队列/作业设置优先级。-抢占机制:若等待后资源未释放,调度器会强制杀死超额任务(引用[4])。-**适用场景**:需要公平共享资源的集群(如多用户交互式分析)。###调度策略对比|**特性**|**FIFO**|**Capacity**|**Fair**||------------------|----------------|----------------------------|--------------------------||**资源分配原则**|提交顺序|队列容量+共享/抢占|公平份额+权重||**多租户支持**|不支持|支持|支持||**资源隔离**|无|队列级别|队列/作业级别||**适用场景**|简单单用户集群|多租户生产集群(默认选择)|公平共享的交互式集群|###配置示例(公平调度器)引用[2]的配置片段展示了公平调度器的队列设置:```xml<allocations><queuename="sample_queue"><minResources>10000mb,0vcores</minResources><maxResources>90000mb,0vcores</maxResources><maxRunningApps>50</maxRunningApps><weight>2.0</weight><schedulingPolicy>fair</schedulingPolicy><!--队列内部策略--><queuename="sample_sub_queue"><minResources>5000mb,0vcores</minResources></queue></queue></allocations>```###总结-**FIFO**:简单但缺乏灵活性。-**Capacity**:平衡资源隔离与利用率,适合企业级多租户。-**Fair**:强调公平性,适合交互式分析场景。实际选择需根据集群规模和业务需求决定。生产环境中,CapacityScheduler因其稳定性和多租户支持成为主流选择[^1][^2]。§§相关问题§§1.如何配置YARN的CapacityScheduler?2.FairScheduler的资源抢占机制是如何工作的?3.如何监控YARN调度器的性能?4.在YARN中如何动态更新队列配置?</think>### YARN调度策略详解 YARN(Yet Another Resource Negotiator)是Hadoop的资源管理系统,其核心调度策略主要通过三种调度器实现。以下是详细解析: #### 1. **FIFO Scheduler(先进先出调度器)** - **原理**:按作业提交顺序分配资源,先到先得。 - **特点**: - 简单易实现,适合小型集群 - 资源利用率低,大作业会阻塞小作业 - **公式表示**:资源分配序列为 $$\{J_1, J_2, ..., J_n\} \quad (J_i \text{为提交时间升序})$$ - **缺点**:不支持多租户,无资源隔离[^1] #### 2. **Capacity Scheduler(容量调度器)** - **核心机制**: - 将集群资源划分为**逻辑队列**(如`prod`、`dev`) - 每个队列配置: - 最小资源保障(`minResources`) - 最大资源上限(`maxResources`) - 最大并发作业数(`maxRunningApps`) ```xml <queue name="sample_queue"> <minResources>10000 mb,0vcores</minResources> <maxResources>90000 mb,0vcores</maxResources> <maxRunningApps>50</maxRunningApps> </queue> ```[^2] - **资源分配策略**: 1. 优先满足队列的**最小资源承诺** 2. 剩余资源按权重跨队列共享 3. 支持**资源抢占**:当队列有新任务时,若等待超时未回收资源,会强制终止其他队列的任务释放资源[^4] - **优势**:多租户支持、资源隔离、弹性扩展 #### 3. **Fair Scheduler(公平调度器)** - **核心原则**:基于**公平份额**动态分配资源 - 资源分配公式:$$R_i = \frac{w_i}{\sum_{j=1}^n w_j} \times R_{total}$$ ($w_i$为作业权重,$R_{total}$为总资源) - **工作流程**: 1. 新作业提交时,已运行作业需**释放一半资源**(可能造成延迟)[^3] 2. 持续监控资源使用,动态调整分配 - **特性**: - 支持队列层级结构(父队列可嵌套子队列) - 可配置调度策略(队列内支持`fifo`/`fair`/`drf`) ```xml <schedulingPolicy>fair</schedulingPolicy> <weight>2.0</weight> <!-- 权重配置 --> ```[^2] - **缺点**:资源调整存在延迟,短作业响应较慢 #### 调度器对比 | **特性** | FIFO | Capacity | Fair | |------------------|--------------|-----------------------|--------------------| | **资源分配原则** | 提交顺序 | 队列容量+抢占 | 公平份额+权重 | | **多租户支持** | 不支持 | 支持 | 支持 | | **资源隔离** | 无 | 队列级隔离 | 作业级隔离 | | **适用场景** | 测试环境 | 多租户生产集群(默认) | 交互式分析集群 | #### 典型配置建议 - **生产集群**:首选Capacity Scheduler(资源隔离性强,稳定性高) - **混合负载集群**:Fair Scheduler(兼顾长/短作业公平性) - **关键优化**: - 设置合理的`minResources`防止饿死 - 启用资源抢占(需配置超时阈值) - 根据业务优先级调整队列权重[^2][^4] > 注:YARN调度器均实现`YarnScheduler`接口,通过`ResourceManager`插件化加载[^1]。
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