Hadoop YARN配置参数剖析(4)—Fair Scheduler、Capacity Scheduler相关参数

首先在yarn-site.xml中，将配置参数yarn.resourcemanager.scheduler.class设置为org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler。
Fair Scheduler的配置选项包括两部分，其中一部分在yarn-site.xml中，主要用于配置调度器级别的参数，另外一部分在一个自定义配置文件（默认是fair-scheduler.xml）中，主要用于配置各个队列的资源量、权重等信息。

1. 配置文件yarn-site.xml
（1） yarn.scheduler.fair.allocation.file ：自定义XML配置文件所在位置，该文件主要用于描述各个队列的属性，比如资源量、权重等，具体配置格式将在后面介绍。
（2）  yarn.scheduler.fair.user-as-default-queue：当应用程序未指定队列名时，是否指定用户名作为应用程序所在的队列名。如果设置为false或者未设置，所有未知队列的应用程序将被提交到default队列中，默认值为true。
（3）  yarn.scheduler.fair.preemption：是否启用抢占机制，默认值是false。
（4）  yarn.scheduler.fair.sizebasedweight：在一个队列内部分配资源时，默认情况下，采用公平轮询的方法将资源分配各各个应用程序，而该参数则提供了另外一种资源分配方式：按照应用程序资源需求数目分配资源，即需求资源数量越多，分配的资源越多。默认情况下，该参数值为false。
（5）  yarn.scheduler.assignmultiple：是否启动批量分配功能。当一个节点出现大量资源时，可以一次分配完成，也可以多次分配完成。默认情况下，该参数值为false。
（6）  yarn.scheduler.fair.max.assign：如果开启批量分配功能，可指定一次分配的container数目。默认情况下，该参数值为-1，表示不限制。
（7）  yarn.scheduler.fair.locality.threshold.node：当应用程序请求某个节点上资源时，它可以接受的可跳过的最大资源调度机会。当按照分配策略，可将一个节点上的资源分配给某个应用程序时，如果该节点不是应用程序期望的节点，可选择跳过该分配机会暂时将资源分配给其他应用程序，直到出现满足该应用程序需的节点资源出现。通常而言，一次心跳代表一次调度机会，而该参数则表示跳过调度机会占节点总数的比例，默认情况下，该值为-1.0，表示不跳过任何调度机会。
（8）  yarn.scheduler.fair.locality.threshold.rack：当应用程序请求某个机架上资源时，它可以接受的可跳过的最大资源调度机会。
（9）  yarn.scheduler.increment-allocation-mb：内存规整化单位，默认是1024，这意味着，如果一个Container请求资源是1.5GB，则将被调度器规整化为ceiling(1.5 GB / 1GB) * 1G=2GB。
（10）  yarn.scheduler.increment-allocation-vcores：虚拟CPU规整化单位，默认是1，含义与内存规整化单位类似。
2. 自定义配置文件
Fair Scheduler允许用户将队列信息专门放到一个配置文件（默认是fair-scheduler.xml），对于每个队列，管理员可配置以下几个选项：
（1）  minResources ：最少资源保证量，设置格式为“X mb, Y vcores”，当一个队列的最少资源保证量未满足时，它将优先于其他同级队列获得资源，对于不同的调度策略（后面会详细介绍），最少资源保证量的含义不同，对于fair策略，则只考虑内存资源，即如果一个队列使用的内存资源超过了它的最少资源量，则认为它已得到了满足；对于drf策略，则考虑主资源使用的资源量，即如果一个队列的主资源量超过它的最少资源量，则认为它已得到了满足。
（2）  maxResources：最多可以使用的资源量，fair scheduler会保证每个队列使用的资源量不会超过该队列的最多可使用资源量。
（3）  maxRunningApps：最多同时运行的应用程序数目。通过限制该数目，可防止超量Map Task同时运行时产生的中间输出结果撑爆磁盘。
（4）  minSharePreemptionTimeout：最小共享量抢占时间。如果一个资源池在该时间内使用的资源量一直低于最小资源量，则开始抢占资源。
（5）  schedulingMode/schedulingPolicy：队列采用的调度模式，可以是fifo、fair或者drf。
（6）  aclSubmitApps：可向队列中提交应用程序的Linux用户或用户组列表，默认情况下为“*”，表示任何用户均可以向该队列提交应用程序。需要注意的是，该属性具有继承性，即子队列的列表会继承父队列的列表。配置该属性时，用户之间或用户组之间用“，”分割，用户和用户组之间用空格分割，比如“user1, user2 group1,group2”。
（7）  aclAdministerApps：该队列的管理员列表。一个队列的管理员可管理该队列中的资源和应用程序，比如可杀死任意应用程序。
管理员也可为单个用户添加maxRunningJobs属性限制其最多同时运行的应用程序数目。此外，管理员也可通过以下参数设置以上属性的默认值：
（1）  userMaxJobsDefault：用户的maxRunningJobs属性的默认值。
（2） defaultMinSharePreemptionTimeout ：队列的minSharePreemptionTimeout属性的默认值。
（3）  defaultPoolSchedulingMode：队列的schedulingMode属性的默认值。
（4）  fairSharePreemptionTimeout：公平共享量抢占时间。如果一个资源池在该时间内使用资源量一直低于公平共享量的一半，则开始抢占资源。
【实例】假设要为一个Hadoop集群设置三个队列queueA、queueB和queueC，其中，queueB和queueC为queueA的子队列，且规定普通用户最多可同时运行40个应用程序，但用户userA最多可同时运行400个应用程序，那么可在自定义配置文件中进行如下设置：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22

<allocations>   <queue name=”queueA”>     <minResources>100 mb, 100 vcores</minResources>     <maxResources>150 mb, 150 vcores</maxResources>     <maxRunningApps>200</maxRunningApps>     <minSharePreemptionTimeout>300</minSharePreemptionTimeout>     <weight>1.0</weight>     <queue name=”queueB”>        <minResources>30 mb, 30 vcores</minResources>        <maxResources>50 mb, 50 vcores</maxResources>     </queue>     <queue name=”queueC”>       <minResources>50 mb, 50 vcores</minResources>       <maxResources>50 mb, 50 vcores</maxResources>     </queue>   </queue>   <user name=”userA”>     <maxRunningApps>400</maxRunningApps>   </user>   <userMaxAppsDefault>40</userMaxAppsDefault>   <fairSharePreemptionTimeout>6000</fairSharePreemptionTimeout> </allocations>

Capacity Scheduler是YARN中默认的资源调度器。
想要了解Capacity Scheduler是什么，可阅读我的这篇文章“Hadoop Capacity Scheduler分析”。
在Capacity Scheduler的配置文件中，队列queueX的参数Y的配置名称为yarn.scheduler.capacity.queueX.Y，为了简单起见，我们记为Y，则每个队列可以配置的参数如下：
1.  资源分配相关参数
（1）  capacity：队列的资源容量（百分比）。 当系统非常繁忙时，应保证每个队列的容量得到满足，而如果每个队列应用程序较少，可将剩余资源共享给其他队列。注意，所有队列的容量之和应小于100。
（2）  maximum-capacity：队列的资源使用上限（百分比）。由于存在资源共享，因此一个队列使用的资源量可能超过其容量，而最多使用资源量可通过该参数限制。
m  minimum-user-limit-percent：每个用户最低资源保障（百分比）。任何时刻，一个队列中每个用户可使用的资源量均有一定的限制。当一个队列中同时运行多个用户的应用程序时中，每个用户的使用资源量在一个最小值和最大值之间浮动，其中，最小值取决于正在运行的应用程序数目，而最大值则由minimum-user-limit-percent决定。比如，假设minimum-user-limit-percent为25。当两个用户向该队列提交应用程序时，每个用户可使用资源量不能超过50%，如果三个用户提交应用程序，则每个用户可使用资源量不能超多33%，如果四个或者更多用户提交应用程序，则每个用户可用资源量不能超过25%。
（3）  user-limit-factor：每个用户最多可使用的资源量（百分比）。比如，假设该值为30，则任何时刻，每个用户使用的资源量不能超过该队列容量的30%。
2.  限制应用程序数目相关参数
（1）  maximum-applications ：集群或者队列中同时处于等待和运行状态的应用程序数目上限，这是一个强限制，一旦集群中应用程序数目超过该上限，后续提交的应用程序将被拒绝，默认值为10000。所有队列的数目上限可通过参数yarn.scheduler.capacity.maximum-applications设置（可看做默认值），而单个队列可通过参数yarn.scheduler.capacity.<queue-path>.maximum-applications设置适合自己的值。
（2）  maximum-am-resource-percent：集群中用于运行应用程序ApplicationMaster的资源比例上限，该参数通常用于限制处于活动状态的应用程序数目。该参数类型为浮点型，默认是0.1，表示10%。所有队列的ApplicationMaster资源比例上限可通过参数yarn.scheduler.capacity. maximum-am-resource-percent设置（可看做默认值），而单个队列可通过参数yarn.scheduler.capacity.<queue-path>. maximum-am-resource-percent设置适合自己的值。
3.  队列访问和权限控制参数
（1）  state ：队列状态可以为STOPPED或者RUNNING，如果一个队列处于STOPPED状态，用户不可以将应用程序提交到该队列或者它的子队列中，类似的，如果ROOT队列处于STOPPED状态，用户不可以向集群中提交应用程序，但正在运行的应用程序仍可以正常运行结束，以便队列可以优雅地退出。
（2）  acl_submit_applications：限定哪些Linux用户/用户组可向给定队列中提交应用程序。需要注意的是，该属性具有继承性，即如果一个用户可以向某个队列中提交应用程序，则它可以向它的所有子队列中提交应用程序。配置该属性时，用户之间或用户组之间用“，”分割，用户和用户组之间用空格分割，比如“user1, user2 group1,group2”。
（3）  acl_administer_queue：为队列指定一个管理员，该管理员可控制该队列的所有应用程序，比如杀死任意一个应用程序等。同样，该属性具有继承性，如果一个用户可以向某个队列中提交应用程序，则它可以向它的所有子队列中提交应用程序。
一个配置文件实例如下：

<configuration>
  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.maximum-applications</name>
    <value>10000</value>
    <description>最多可同时处于等待和运行状态的应用程序数目</description>
  </property>
 
  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.maximum-am-resource-percent</name>
    <value>0.1</value>
    <description>集群中可用于运行application master的资源比例上限，这通常用于限制并发运行的应用程序数目。</description>
  </property>
 
  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.queues</name>
    <value>default</value>
    <description>root队列的所有子队列，该实例中只有一个</description>
  </property>
 
  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.default.capacity</name>
    <value>100</value>
    <description>default队列的资源容量</description>
  </property>
 
  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.default.user-limit-factor</name>
    <value>1</value>
    <description>
     每个用户可使用的资源限制
    </description>
  </property>
 
  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.default.maximum-capacity</name>
    <value>100</value>
    <description>
      Default队列可使用的资源上限.
    </description>
  </property>
 
  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.default.state</name>
    <value>RUNNING</value>
    <description>
     Default队列的状态，可以是RUNNING或者STOPPED.
    </description>
  </property>
 
  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.default.acl_submit_applications</name>
    <value>*</value>
    <description>
      限制哪些用户可向default队列中提交应用程序.
    </description>
  </property>
 
  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.default.acl_administer_queue</name>
    <value>*</value>
    <description>
限制哪些用户可管理default队列中的应用程序，“*”表示任意用户
</description>
  </property>
 
  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.node-locality-delay</name>
    <value>-1</value>
    <description>调度器尝试调度一个rack-local container之前，最多跳过的调度机会，通常而言，该值被设置成集群中机架数目，默认情况下为-1，表示不启用该功能。
    </description>
  </property>
</configuration>
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