Hadoop Yarn内存资源隔离实现原理-基于线程监控的内存隔离方案

Hadoop YARN通过资源隔离确保不同任务的Container独立使用计算资源,避免相互干扰。内存隔离采用线程监控,因内存超限可能导致应用被杀死。本文以hadoop-2.5.0-cdh5.3.2为例,解释为何应用内存会超过预设上限及Java程序为何需要内存隔离,并详细阐述内存隔离的配置参数和实现原理。

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Hadoop Yarn 的资源隔离是指为运行着不同任务的 “Container” 提供可独立使用的计算资源,以避免它们之间相互干扰。目前支持两种类型的资源隔离: CPU 和内存,对于这两种类型的资源, Yarn 使用了不同的资源隔离方案。

注:Hadoop Yarn内存资源隔离实现原理-基于线程监控的内存隔离方案,本文以 hadoop-2.5.0-cdh5.3.2 为例进行说明。

 

hadoop 的资源隔离是指为运行着不同任务的 “Container” 提供可独立使用的计算资源,以避免它们之间相互干扰。目前支持两种类型的资源隔离: CPU 和内存,对于这两种类型的资源, Yarn 使用了不同的资源隔离方案。

对于 CPU 而言,它是一种 “ 弹性 ” 资源,使用量大小不会直接影响到应用程序的存亡,因此 CPU 的资源隔离方案采用了 Linux Kernel 提供的轻量级资源隔离技术Cgroups ;对于内存而言,它是一种 “ 限制性 ” 资源,使用量大小直接决定着应用程序的存亡, Cgroups 会严格限制应用程序的内存使用上限,一旦使用量超过预先定义的上限值,就会将该应用程序 “ 杀死 ” ,因此无法使用 Cgroups 进行内存资源隔离,而是选择了线程监控的方式。

 

<think>好的,我需要帮用户生成一个基础的Hadoop 3的yarn-site.xml配置文件。首先,我得回忆一下YARN的基本组件和关键配置参数。YARN负责资源管理和作业调度,所以核心配置会涉及ResourceManager、NodeManager以及相关的资源设置。 首先,确定ResourceManager的主机名,通常设置为resourcemanager.hostname,用户可能需要替换成实际的主机名或IP地址。接下来是ResourceManager的Web UI端口,默认是8088,这个需要确认是否被占用,但基础配置一般用默认值即可。 然后是NodeManager的配置,比如资源管理的内存和CPU。Hadoop 3默认使用基于cgroups的资源隔离,可能需要开启相应的配置。内存方面,需要设置每个容器的内存最小和最大值,以及NodeManager的物理内存和虚拟内存限制。例如,yarn.nodemanager.resource.memory-mb通常设为节点可用内存的一部分,比如8192MB,用户需要根据实际硬件调整。 CPU配置方面,yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores设置可用的虚拟核心数,比如4个。同时要启用CPU调度,可能需要设置yarn.resourcemanager.scheduler.class为容量调度器或公平调度器,这里先选容量调度器作为基础。 日志聚合是生产环境需要的,所以开启yarn.log-aggregation-enable,并设置日志保存时间,比如86400秒(24小时)。接下来是应用程序相关的设置,如yarn.app.mapreduce.am.resource.mb和.vcores,这些控制Application Master的资源分配。 然后要检查配置项的正确性,确保没有拼写错误,比如yarn.resourcemanager.hostname是否正确,端口是否冲突。另外,需要提醒用户根据实际环境调整内存、CPU和主机名,特别是资源分配部分,避免设置过高或过低影响集群性能。 最后,补充一些注意事项,比如防火墙设置,Hadoop其他配置文件如core-site.xml和hdfs-site.xml的协调,以及启动服务后的测试步骤。确保用户理解这些配置只是基础,生产环境可能需要更多优化和安全设置。</think>以下是一个基础的Hadoop 3 `yarn-site.xml` 配置文件示例,包含必要的参数说明和配置项: ```xml <?xml version="1.0"?> <!-- YARN 基础配置 --> <configuration> <!-- ResourceManager 配置 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname</name> <value>your_resourcemanager_hostname</value> <description>ResourceManager运行的主机名/IP地址</description> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name> <value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8088</value> <description>ResourceManager Web UI端口</description> </property> <!-- NodeManager 配置 --> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> <description>NodeManager的辅助服务列表</description> </property> <!-- 资源调度配置 --> <property> <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name> <value>1024</value> <description>单个容器最小内存分配(MB)</description> </property> <property> <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name> <value>8192</value> <description>单个容器最大内存分配(MB)</description> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name> <value>8192</value> <description>NodeManager可用物理内存总量</description> </property> <!-- CPU资源配置 --> <property> <name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name> <value>4</value> <description>NodeManager可用虚拟CPU核心数</description> </property> <!-- 日志聚合配置 --> <property> <name>yarn.log-aggregation-enable</name> <value>true</value> <description>启用日志聚合功能</description> </property> <property> <name>yarn.log.server.url</name> <value>http://${yarn.resourcemanager.hostname}:19888/jobhistory/logs</value> <description>日志服务器地址</description> </property> </configuration> ``` --- **关键配置说明**: 1. **资源管理参数**: - `yarn.nodemanager.resource.memory-mb`: 应根据物理机内存调整(建议保留20%给系统) - `yarn.scheduler.{min/max}-allocation-mb`: 控制容器内存分配范围 2. **CPU资源配置**: - `yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores`: 需与物理CPU核心数匹配(超线程需计算逻辑核心) 3. **必要服务配置**: - `mapreduce_shuffle` 是运行MapReduce作业的必需服务 - 日志聚合功能需配合`JobHistoryServer`使用 --- **使用步骤**: 1. 将文件保存为`$HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml` 2. 同步到集群所有节点 3. 启动YARN服务: ```bash $HADOOP_HOME/sbin/start-yarn.sh ``` --- **注意事项**: - 所有内存参数单位均为MB - 实际部署时需要根据集群硬件调整数值 - 生产环境需添加安全配置(如Kerberos) - 建议配合`capacity-scheduler.xml`定义队列策略 需要进一步优化时可添加以下配置: ```xml <!-- 开启资源监控 --> <property> <name>yarn.nodemanager.resource.detect-hardware-capabilities</name> <value>true</value> </property> <!-- 容器执行超时控制 --> <property> <name>yarn.nodemanager.container-executor.max-threads</name> <value>500</value> </property> ```
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