大数据运维实战指南：资源调度框架YARN/K8s深度解析（第四篇）

大数据运维实战指南：资源调度框架YARN/K8s深度解析（第四篇）

系列文章目录

1. 第一篇：大数据运维概述与核心技能体系
2. 第二篇：Hadoop生态体系与集群部署实战
3. 第三篇：分布式存储系统运维与优化
4. 第四篇：资源调度框架YARN/K8s深度解析
5. 第五篇：实时计算框架Flink/Spark运维指南
6. 第六篇：大数据监控体系与自动化运维
7. 第七篇：云原生时代的大数据运维实践
8. 第八篇：数据安全与合规性管理
9. 第九篇：性能调优与故障排查案例集
10. 第十篇：大数据运维职业发展路径

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第四篇：资源调度框架YARN/K8s深度解析

一、核心架构对比分析（新增多维度对比矩阵）

1.1 调度机制深度解析

对比矩阵：

维度	YARN Capacity Scheduler	K8s Default Scheduler	Volcano高性能调度器[[9]]
调度粒度	Container（毫秒级）	Pod（秒级）	Job级（分钟级）
资源隔离机制	CGroups（计算资源）	CGroups+网络命名空间	细粒度CPU/MEM隔离
多租户支持	队列配额（硬/软限制）	命名空间+ResourceQuota	基于QoS的混合调度[[6]]
混部能力	支持离在线混部[[10]]	原生不支持，需扩展	原生支持GPU+CPU混部
弹性伸缩支持	通过Fair Scheduler动态调整	HPA+Cluster Autoscaler[[8]]	基于负载预测的弹性扩缩

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1.2 资源隔离技术实现

控制面隔离：

• YARN：通过yarn.scheduler.capacity.root.<queue>.maximum-capacity控制队列资源上限[[6]]
• K8s：使用ResourceQuota限制命名空间的CPU/MEM配额：

  apiVersion: v1
  kind: ResourceQuota
  metadata:
    name: compute-resources
  spec:
    hard:
      requests.cpu: "10"
      requests.memory: "20Gi"
      limits.cpu: "15"
      limits.memory: "30Gi"
  

数据面隔离：

• CGroups层级结构：

  # 查看Pod的CGroups配置
  cat /sys/fs/cgroup/cpu/kubepods/besteffort/pod.../cpu.cfs_quota_us
  

• 网络隔离：
  Kubernetes通过CNI插件实现Pod间网络隔离，如Calico的Policy规则：

  apiVersion: projectcalico.org/v3
  kind: NetworkPolicy
  metadata:
    name: deny-all
  spec:
    selector: app=web
    types:
    - Ingress
    - Egress
    ingress:
    - action: Deny
      protocol: TCP
      source:
        selector: app=backend
    egress:
    - action: Allow
      protocol: U