CDH/YRAN_集群调优

最新推荐文章于 2023-07-31 22:34:27 发布

高达一号

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分类专栏： CDH Hadoop

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u010003835/article/details/106384546

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参考文章：

1.yarn资源memory与core计算配置

https://www.cnblogs.com/xjh713/p/9855238.html

2.cdh之调整YARN（调优yarn 生产必做优化项）004

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_33788244/article/details/91669894

内存相关参数

我们在运行使用CDH平台的时候，需要对YARN 的资源配置进行一定的调整。下面我们看一下相关的参数，主要的涉及到的参数为内存与 cpu 相关的参数。

计算每台机器拥有的container 数量：

containers = min (2*CORES, 1.8*DISKS, (Total available RAM) / MIN_CONTAINER_SIZE)

说明：

CORES为机器CPU核数

DISKS为机器上挂载的磁盘个数

Total available RAM为机器总内存

MIN_CONTAINER_SIZE是指container最小的容量大小，这需要根据具体情况去设置，可以参考下面的表格：

每个container的平均使用内存大小计算方式为：

RAM-per-container = max(MIN_CONTAINER_SIZE, (Total Available RAM) / containers))

相关参数配置说明

yarn.nodemanager.resource.memory-mb

表示该节点上YARN可使用的物理内存总量，默认是8192（MB），注意，如果你的节点内存资源不够8GB，则需要调减小这个值，而YARN不会智能的探测节点的物理内存总量。

yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio

任务每使用1MB物理内存，最多可使用虚拟内存量，默认是2.1。

yarn.nodemanager.pmem-check-enabled

是否启动一个线程检查每个任务正使用的物理内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是true。

yarn.nodemanager.vmem-check-enabled

是否启动一个线程检查每个任务正使用的虚拟内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是true。

yarn.scheduler.minimum-allocation-mb

单个container可申请的最少物理内存量，默认是1024（MB），如果一个任务申请的物理内存量少于该值，则该对应的值改为这个数。

yarn.scheduler.maximum-allocation-mb

单个container可申请的最多物理内存量，默认是8192（MB）。

yarn.scheduler.increment-allocation-mb

容器内存增量, 默认是512 (MB)

AppMaster 的对应配置项见最后面!!!

默认情况下，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。

CPU 相关参数

在yarn中使用的是虚拟CPU,这里的虚拟CPU是YARN自己引入的概念，初衷是，考虑到不同节点的CPU性能可能不同，每个CPU具有的计算能力也是不一样的，比如某个物理CPU的计算能力可能是另外一个物理CPU的2倍，这时候，你可以通过为第一个物理CPU多配置几个虚拟CPU弥补这种差异。用户提交作业时，可以指定每个任务需要的虚拟CPU个数。在YARN中，CPU相关配置参数如下：

yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores

表示该节点上YARN可使用的虚拟CPU个数，默认是8，注意，目前推荐将该值设值为与物理CPU核数数目相同。
如果你的节点CPU核数不够8个，则需要调减小这个值，而YARN不会智能的探测节点的物理CPU总数。

yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores

单个任务可申请的最小虚拟CPU个数，默认是1，如果一个任务申请的CPU个数少于该数，则该对应的值改为这个数。

yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores

单个任务可申请的最多虚拟CPU个数，默认是32。

　默认情况下，YARN是不会对CPU资源进行调度的，你需要配置相应的资源调度器让你支持,具体参看以下链接:

1. Hadoop YARN配置参数剖析（4）—Fair Scheduler相关参数

2. Hadoop YARN配置参数剖析（5）—Capacity Scheduler相关参数

默认情况下，NodeManager不会对CPU资源进行任何隔离，你可以通过启用Cgroups让你支持CPU隔离。

由于CPU资源的独特性，目前这种CPU分配方式仍然是粗粒度的。举个例子，很多任务可能是IO密集型的，消耗的CPU资源非常少，如果此时你为它分配一个CPU，则是一种严重浪费，你完全可以让他与其他几个任务公用一个CPU，也就是说，我们需要支持更粒度的CPU表达方式。

借鉴亚马逊EC2中CPU资源的划分方式，即提出了CPU最小单位为EC2 Compute Unit（ECU），一个ECU代表相当于1.0-1.2 GHz 2007 Opteron or 2007 Xeon处理器的处理能力。YARN提出了CPU最小单位YARN Compute Unit（YCU），目前这个数是一个整数，默认是720，由参数yarn.nodemanager.resource.cpu-ycus-per-core设置，表示一个CPU core具备的计算能力（该feature在2.2.0版本中并不存在，可能增加到2.3.0版本中），这样，用户提交作业时，直接指定需要的YCU即可，比如指定值为360，表示用1/2个CPU core，实际表现为，只使用一个CPU core的1/2计算时间。注意，在操作系统层，CPU资源是按照时间片分配的，你可以说，一个进程使用1/3的CPU时间片，或者1/5的时间片。对于CPU资源划分和调度的探讨，可参考以下几个链接：

https://issues.apache.org/jira/browse/YARN-1089

https://issues.apache.org/jira/browse/YARN-1024

Hadoop 新特性、改进、优化和Bug分析系列5：YARN-3

AppMaster 的对应配置项见最后面!!!