最近一周幾乎都在做關(guān)于yarn的資源隔離的事情，也重新看了一下以前看過(guò)的關(guān)于yarn的書(shū)，這次就當(dāng)是寫(xiě)寫(xiě)自己的工作總結(jié)吧。

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  之所以要做資源隔離，是因?yàn)楝F(xiàn)在公司內(nèi)部有很多團(tuán)隊(duì)都在使用yarn來(lái)提交各式各樣的任務(wù)，例如hive的mapreduce，spark在yarn上的部署，sqoop導(dǎo)數(shù)據(jù)等等，為了防止單個(gè)任務(wù)使用過(guò)多資源，而導(dǎo)致整個(gè)集群的其他任務(wù)不可運(yùn)行，所以就要使用yarn的資源隔離了。

  雖然yarn中，有Capacity Scheduler以及Fair Scheduler這兩種方式來(lái)實(shí)現(xiàn)資源在不同任務(wù)（準(zhǔn)確的說(shuō)應(yīng)該是隊(duì)列）之間的調(diào)度，但是個(gè)人感覺(jué)這兩種分配策略在資源隔離上面真的沒(méi)有什么太大的區(qū)別，因?yàn)閮烧叨伎梢詫?duì)各個(gè)隊(duì)列限制使用的大最小資源；而且也可將現(xiàn)有資源劃分為不同的隊(duì)列，每個(gè)應(yīng)用只在特定的隊(duì)列提交。當(dāng)然對(duì)于隊(duì)列內(nèi)部任務(wù)之間的資源隔離，F(xiàn)air Scheduler支持的方式多了一種FIFO策略，由于公司使用的hadoop默認(rèn)使用Fair Scheduler，所以最后還是使用的Fair策略。下面大概講一下自己是怎么做的吧。

  step1：針對(duì)不同的開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)，建立不同的用戶，就比如下面的截圖，針對(duì)兩個(gè)group分別建立了group1以及group2這兩個(gè)用戶：

        

  step2：修改權(quán)限

    這里的權(quán)限包括hadoop權(quán)限、hdfs權(quán)限，這就要根據(jù)自己的實(shí)際情況來(lái)看了；

  step3：修改yarn-site.xml

    主要修改了以下幾個(gè)參數(shù)

   yarn.resourcemanager.scheduler.class：配置使用哪種Scheduler，由于使用的是FairScheduler，所以設(shè)置為org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler

     yarn.scheduler.fair.allocation.file：指定分配策略文件路徑

    yarn.scheduler.fair.preemption：是否支持隊(duì)列之間的資源搶占，雖然設(shè)置為false，但是還是多多少少會(huì)出現(xiàn)繁忙隊(duì)列搶占了一點(diǎn)空閑隊(duì)列資源的現(xiàn)象

    關(guān)于yarn-site的配置參數(shù)還有很多，大家可以在網(wǎng)上找找；

  step4：編寫(xiě)fair scheduler的具體配置文件，在自己測(cè)試的時(shí)候，大概如下面的截圖

        

  首先簡(jiǎn)單介紹一下，yarn中資源是按照隊(duì)列（或者說(shuō)是資源池）來(lái)分配的，隊(duì)列有自己的子隊(duì)列，而root隊(duì)列就像java中的Object隊(duì)列一樣（如果沒(méi)有設(shè)置，所有應(yīng)用向root.default隊(duì)列提交應(yīng)用），是所有隊(duì)列的父隊(duì)列。在上面的配置文件中，這對(duì)group1隊(duì)列定義了如下規(guī)則：

    1.group1以及group2這兩個(gè)root隊(duì)列的子隊(duì)列（這里隊(duì)列命名跟用戶命名一樣）；

    2.group1隊(duì)列最少保留10G內(nèi)存、10個(gè)cpu內(nèi)核，最多使用15G內(nèi)存、15個(gè)cpu內(nèi)核；

    3.隊(duì)列內(nèi)的應(yīng)用才用公平的調(diào)度策略分配資源，最多可以在group1內(nèi)運(yùn)行50個(gè)應(yīng)用；

    4.只有g(shù)roup1以及hadoop用戶可以向group1隊(duì)列提交應(yīng)用；

   5.只用hadoop用戶可以管理group1隊(duì)列（即只有hadoop可以kill這上面的應(yīng)用）。

 step5：重啟yarn

  最后通過(guò)spark-shell --master yarn --num-executors --executor-memory --queue測(cè)試，發(fā)現(xiàn)的確可以做到資源隔離，達(dá)到如下效果：

   1.group1用戶只能向group1隊(duì)列提交應(yīng)用，而且即使使用資源大于大值，也只是會(huì)略微超過(guò)一點(diǎn)點(diǎn)，不會(huì)超過(guò)很多（有興趣的朋友可以自己試試）；

    2.group1用戶是不能向group2隊(duì)列提交任務(wù)的；

    3.hadoop用戶還是可以向group1、group2、default三個(gè)隊(duì)列提交任務(wù)，這樣可以保證系統(tǒng)有個(gè)類似root用戶的角色。

  但是發(fā)現(xiàn)沒(méi)能實(shí)現(xiàn)acl的功能，即無(wú)論是hadoop、group1、group2還是任何可以執(zhí)行yarn命令的用戶都可以通過(guò)yarn application -kill殺死任何隊(duì)列上的程序。多次參考書(shū)本以及官網(wǎng)，但是仍然沒(méi)有成功，最后不得已，只能說(shuō)是控制yarn命令的權(quán)限為700，只讓hadoop用戶可以執(zhí)行這個(gè)命令，希望以后可以找出更好地解決方案。

                        2017年1月7日

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當(dāng)前標(biāo)題：yarn的資源隔離-創(chuàng)新互聯(lián)
網(wǎng)站URL：http://www.rwnh.cn/article12/pddgc.html

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