然而当下的Hadoop集群已有P级别的数据，带着数据升级是一个非常有风险的事情。于是我们开始考虑用Mesos来做资源的调度和管理。...卢亿雷——YARN的资源管理机制 先看两张YARN资源管理的图，一个是RM的图，一个NodeManage的图： ? ?...以及资源抢占方式 这里举一个遇到的坑： 有一次发现RM不能分配资源，看集群状态都是正常的，CPU、内存、磁盘、带宽都比较低。...接下来我简单介绍一下我们Hadoop应用的场景： 我们目前拥有由原来几十台机器到现在超过1500台的服务器集群，每天需要完成超过100亿的采集请求，每天有上千亿数据的离线、流式、实时分析和计算。...田毅：这个我的建议是别弄太大，数据(压缩前)最好别超过128M，这个数不是绝对的，要看你的列数和压缩比。 阎志涛：我们的都在几百兆，parquet主要还是看你读取出多少列来。
阎志涛——YARN和Hadoop捆绑以及资源分配粒度问题 这里主要说说Spark on YARN的实践挑战。...然而当下的Hadoop集群已有P级别的数据，带着数据升级是一个非常有风险的事情。于是我们开始考虑用Mesos来做资源的调度和管理。...的资源管理机制 先看两张YARN资源管理的图，一个是RM的图，一个NodeManage的图： ?...、以及资源抢占方式 这里举一个遇到的坑： 有一次发现RM不能分配资源，看集群状态都是正常的，CPU、内存、磁盘、带宽都比较低。...接下来我简单介绍一下我们Hadoop应用的场景： 我们目前拥有由原来几十台机器到现在超过1500台的服务器集群，每天需要完成超过100亿的采集请求，每天有上千亿数据的离线、流式、实时分析和计算。
有客户咨询，认为19c RAC集群资源状态和11g RAC大不一样，比如在他们的19c集群，也是只部署2节点，却显示3个资源状态，其中第三个还是offline状态，担心是否有影响。...实际上这和Flex ASM特性有关，是正常的现象，其实不去修改也并不会影响什么。...找一个19c RAC（2 nodes）环境来演示，当前查询集群资源状态： [grid@db193 ~]$ crsctl stat res -t -----------------------------...count: 3 Cluster ASM listener: ASMNET1LSNR_ASM [grid@db193 ~]$ 而这个ASM实例数量其实也可以按需修改，比如： 修改ASM实例数量为4，查看集群资源状态...此时查询配置，确认当前ASM配置实例数量为ALL（当然如果你之前修改时指定2那这里也会显示是2）： [grid@db193 ~]$ srvctl config asm ASM home: <CRS home
这里我们讲的是hadoop集群的作业调度和资源管理。...，从而产生资源抢占现象，可能导致集群利用率过高。...Yarn的架构图： YARN应用工作流程 如下图所示用户向YARN中提交一个应用程序后，YARN将分两个阶段运行该应用程序： 启动AM ，如下步骤1~3； 由AM创建应用程序为它申请资源并监控它的整个运行过程...2、在新的Yarn中，ApplicationMaster是一个可变更的部分，用户可以对不同的编程模型写自己的AppMst，让更多类型的编程模型能够跑在Hadoop集群中。...3、对于资源的表示以内存为单位，比之前以剩余slot数目更加合理。
设定 map slot 和 reduce slot 的数量后，节点在任何时刻都不能运行比 map slot 更多的 map 任务，即使没有 reduce 任务在运行。...不再拥有单个 JobTracker，一种新方法引入了一个集群管理器，它惟一的职责就是跟踪集群中的活动节点和可用资源，并将它们分配给任务。...该图显示了 YARN 的架构 在 YARN 架构中，一个全局 ResourceManager 以主要后台进程的形式运行，它通常在专用机器上运行，在各种竞争的应用程序之间仲裁可用的集群资源。...没有固定数量的 map 和 reduce slots，NodeManager 拥有许多动态创建的资源容器。容器的大小取决于它所包含的资源量，比如内存、CPU、磁盘和网络 IO。...NodeManager 不会监视任务；它仅监视容器中的资源使用情况，举例而言，如果一个容器消耗的内存比最初分配的更多，它会结束该容器。
上图是Yarn的基本架构，其中 ResourceManager 是整个架构的核心组件，负责集群上的资源管理，包括内存、CPU以及集群上的其他资； ApplicationMaster 负责在生命周期内的应用程序调度...(2) 容量，给队列设置一个容量(资源占比)，确保每个队列不会占用集群的全部资源。 (3) 安全，每个队列都有严格的访问控制。用户只能向自己的队列提交任务，不能修改或者访问其他队列的任务。...(6) 可操作性，Yarn支持动态修改容量、权限等的分配，这些可以在运行时直接修改。还提供管理员界面，来显示当前的队列状态。管理员可以在运行时添加队列；但是不能删除队列。...（这也是前文提到的队列可以占用资源的最大百分比） (3) user-limit-factor：每个用户最多可使用的资源量（百分比）。...默认为 false，如果为 true，那么复杂的应用程序会获取更多的资源。 5.
YARN 将更多资源分配给以更高优先级运行的应用程序，而不是那些以较低优先级运行的应用程序。优先级调度使您能够在提交时和运行时动态设置应用程序的优先级。...您可以使用优先级调度以更高的优先级运行 YARN 应用程序，而不管集群中已经运行的其他应用程序如何。有关更多信息，请参阅 设置全局最大应用程序优先级。...将此设置为更高的值可使应用程序有更多时间响应抢占请求并优雅地释放容器。 抢占：每轮总资源- 在单轮中被抢占的最大资源百分比。您可以使用此值来限制从集群中回收容器的速度。...Preemption: Maximum Termination Factor - 每个队列的每个周期被抢占的抢占目标容量的最大百分比。您可以增加此值以加快资源回收。 点击保存。...设置默认应用程序主资源限制 Application Master (AM) 资源限制，可用于设置专门分配给 Application Master 的集群资源的最大百分比。
作为 Apache Hadoop 的核心组件之一，YARN 负责将系统资源分配给在 Hadoop 集群中运行的各种应用程序，并调度要在不同集群节点上执行的任务。...一、YARN CapacityScheduler调度器 简介 CapacityScheduler允许多租户安全地共享大型集群，以便在分配的容量限制下及时为其应用程序分配资源，同时最大化吞吐量和群集的利用率...可以通过在yarn.scheduler.capacity.root.queues配置中，使用逗号分隔的子队列列表来设置更多队列。...Used Capacity：该队列已使用资源占root队列的百分比 Absolute Capacity：该队列默认分配的资源占root队列的百分比 Absolute Max Capacity：该队列分配的资源最大可占父队列的百分比...（Max Schedulable Applications * 该队列capacity占比 * 单用户可使用队列资源占比） Configured Capacity：该队列默认分配的资源占父队列的百分比
以前的版本将处于只读模式，您必须选择最新版本才能进行更改。 YARN 中调度的基本单位是队列。每个队列的容量指定可用于提交到队列的应用程序的集群资源的百分比。...权重分配模式：在为队列配置的权重中输入队列名称和资源所占的比例。 点击保存。 您可以按照相同的步骤继续添加更多父队列和子队列。...您可以通过使用相对模式指定容量百分比或使用绝对模式指定 vCore 和内存的实际单位或总容量的分数来配置队列。如果您要升级集群，权重模式是默认模式。如果您是全新安装和配置集群，则相对模式是默认模式。...如果集群中的节点有可用容量，您可以将应用程序提交到队列层次结构中多个级别的不同队列。由于总集群容量可能会有所不同，因此容量配置值使用百分比、单位或分数表示。...您可以使用绝对分配模式指定 vCore 和内存资源的实际单位，或使用相对分配模式指定总资源的百分比。 在 Cloudera Manager 中，选择集群 > YARN 队列管理器 UI 服务。
Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多的计算模式，包括交互式查询和流处理。在处理大规模数据集的时候，速度是非常重要的。...Spark的一个重要特点就是能够在内存中计算，因而更快。即使在磁盘上进行的复杂计算，Spark依然比MapReduce更加高效。...，该集群运行模式将资源管理管理交给Mesos,Spark只负责运行任务调度和计算 Hadoop YARN:集群运行在Yarn资源管理器上，资源管理交给YARN，Spark只负责进行任务调度和计算...Spark运行模式中Hadoop YARN的集群方式最为常用，前面一章关于Spark集群搭建就是采用的YARN模式。...驱动器程序包含应用的main函数，驱动器负责创建SparkContext,SparkContext可以与不同种类的集群资源管理器(Cluster Manager)，例如Hadoop YARN，Mesos
容量分配给这些队列作为层次结构中父级的最小和最大百分比。最小容量是指如果集群上的所有内容都运行到最大，队列应该可以使用的资源量。...这种行为对于拥有一个行为良好的集群非常重要，因为队列可以快速重新平衡到它们的最小容量并公平地平衡其用户之间的队列容量。...节点管理器还可以配置服务器上的最大 CPU 使用量，它们将允许所有任务总计，这允许内核保证操作系统功能。 上图显示了如果受限于最小资源（通常是 CPU 内核），并发的容器可以变化的范围。...Total Preemption Per Round 是集群上可以立即被抢占的资源百分比，Natural Termination Factor 是请求的总集群 (100%) 中将被抢占到每轮总抢占的资源百分比...在这种情况下，即使队列 A 比队列 B 小，并且当队列 B 使用更多绝对资源时，它也被选为首先继续接收它们，因为它的相对容量低于队列 A。
Spark 也拥有十分庞大的生态系统，支持多种框架的集成，有助于将它们扩展到数千台机器。...为什么使用Spark Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，而且比MapReduce...Cluster Manager 说明：在集群(Standalone、 Mesos、YARN) . 上获取资源的外部服务。...Spark资源调度和任务调度 调度流程 启动集群后，Worker 节点会向 Master 节点汇报资源情况，Master 掌握了集群资源情况。...zrclass02:8989 Yarn模式 独立部署（Standalone）模式由 Spark 自身提供计算资源，无需其他框架提供资源。这 种方式降低了和其他第三方资源框架的耦合性，独立性非常强。
通过YARN Queue Manager UI可以界面化配置YARN的资源队列，队列权重，队列资源，以及队列的ACL等。...本文主要讲述如何在CDP DC 7.0.3集群上使用YARN Queue Manager UI来控制队列的ACL。...点击后，进行添加，设置队列名和CONFIGURED CAPACITY的百分比，这里所有队列的CONFIGURED CAPACITY百分比加起来必须是100%，否则不能保存。 ?...以上测试说明，提交任务的用户和拥有该资源池管理权限的用户或用户组，拥有对该队列的管理权限。 3.再用用户usera提交任务到队列root.userb然后使用用户userb进行kill该任务。 ?...总结 1.要通过YARN Queue Manager UI进行资源池队列的ACL控制，需要先在YARN的配置里面勾选启用ResourceManager ACL。
Please check if the requested resources are available in the YARN cluster 看到这个的第一反应是yarn上的资源分配问题，于是来到...查看调度器的使用情况 集群中使用的调度器的类型如下图： ?...可以看到，集群中使用的是Capacity Scheduler调度器，也就是所谓的容量调度，这种方案更适合多租户安全地共享大型集群，以便在分配的容量限制下及时分配资源。...采用队列的概念，任务提交到队列，队列可以设置资源的占比，并且支持层级队列、访问控制、用户限制、预定等等配置。但是，对于资源的分配占比调优需要更多的经验处理。...国语意思就是集群中可用于运行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，它的默认值为0.1。
non-exclusive - 如果分区上有空闲容量可用，则资源与集群中的所有应用程序共享。 YARN 中调度的基本单位是队列。每个队列的容量指定可用于提交到队列的应用程序的集群资源的百分比。...队列可以按层次结构设置，以反映利用集群资源的各种组织、组和用户所需的资源要求和访问限制。 使用分区，您可以将集群划分为子集群，以便作业可以在具有特定特征的分区上运行。...在创建分区之前，您必须在集群上启用节点标签。有关更多信息，请参阅在集群上启用节点标签。...将分区与队列关联 您可以使用分区在具有指定分区的集群节点上运行 YARN 应用程序。 在关联分区之前，您必须创建分区并将分区分配给集群节点。有关创建分区的更多信息，请参阅创建分区。...以新创建的只读用户身份登录 Cloudera Manager。 单击集群 > YARN 队列管理器 UI服务。该YARN队列管理器UI显示不带编辑选项。
Yarn一方面管理整个集群的计算资源（CPU、内存等），另一方面提供用户程序访问系统资源的API。...通过共建集群的方式，不但可以提高资源利用率，还能在必要时刻使用更多的集群资源，同时，组织机构间共建集群也大大降低了运维成本。...④ 弹性：通过设置队列额外资源使用量，能够让此队列使用超出规定的资源量。 ⑤ 多用户：通过设置不同队列拥有资源的比例，避免某用户或某进程独占集群资源，实现多用户多任务调度。...② 基于资源调度：Yarn支持资源密集型作业，作业在分配Container时其Container所包含的资源量是一定的，但Yarn允许此Container在执行时占用更多的资源，目前只支持内存。...从宏观上看，集群资源公平地为每一个任务所拥有，它不仅可以让短作业在合理的时间内完成，也避免了长作业长期得不到执行的尴尬局面。 多级队列包括以下几个方面的内容。
在队列中设置用户限制 设置分配给每个叶队列用户的最小资源百分比。 最小用户限制（最小用户极限百分比）属性可以用于设置分配给每个叶队列用户资源的最小百分比。...下表显示了如何在用户将作业提交到最小用户限制百分比设置为 20% 的队列时调整队列资源： 对于单个用户连续提交多个作业，队列资源以相同的方式进行调整。...为特定队列设置 Application-Master 资源限制 Application Master (AM) 资源限制可用于设置专门分配给 Application Master 的集群资源的最大百分比...在 Cloudera Manager 中，选择集群 > YARN 队列管理器 UI 服务。图形队列层次结构显示在概览选项卡中。 单击队列上的三个垂直点，然后选择查看/编辑队列属性选项。...在 Cloudera Manager 中，选择集群 > YARN 队列管理器 UI 服务。图形队列层次结构显示在概览选项卡中。
在hadoop生态越来越完善的背景下，集群多用户租用的场景变得越来越普遍，多用户任务下的资源调度就显得十分关键了。...比如，一个公司拥有一个几十个节点的hadoop集群，a项目组要进行一个计算任务，b项目组要计算一个任务，集群到底先执行哪个任务？如果你需要提交1000个任务呢？这些任务又是如何执行的？...为了解决上面的问题，就需要在hadoop集群中引入资源管理和任务调度的框架。这就是——Yarn。 YARN的发展 Yarn在第一代的时候，框架跟hdfs差不多。...YARN资源调度流程 YARN的资源调度可以看官网提供的图片： ?...Capacity，采用队列的概念，任务提交到队列，队列可以设置资源的占比，并且支持层级队列、访问控制、用户限制、预定等等高级的玩法。 Fair share，基于用户或者应用去平分资源，灵活分配。
两个用户A和B，分别拥有自己的队列，A启动一个作业，在B没有需求的时候A会分配到全部可用的资源，当A的作业仍在运行时B启动一个作业，一段时间后，每个作业都会拥有集群的一半资源，这时如果B启动第二个作业且其他作业扔在运行...，那么B的第二个作业将和B的第一个作业共享资源，因此B的两个作业分别占集群的1/4资源，而A仍然占集群的一半资源，最终资源在用户之间实现了公平共享。...，该Container释放的资源分配给那些拥有资源数量小于公平份额的队列。...Description：开启抢占机制后，集群资源的最大使用率，使用率 = 已经使用的资源 / 集群可用的全部资源 Default：0.8f yarn.scheduler.fair.sizebasedweight...-- 队列AM使用资源最大占比 --> 2.0<!
这一更改消除了一处瓶颈，还改善了将 Hadoop 集群扩展到比以前大得多的配置的能力。...实际上，您可以将 MapReduce 模型视为 YARN 架构可运行的一些应用程序中的其中一个，只是为自定义开发公开了基础框架的更多功能。...相反，更合理的方法是抽象化作业分配，以便每个容器拥有密码搜索空间的一部分，在其之上进行枚举，并通知您是否找到了正确的密码。...为 YARN 构建应用程序，比在 YARN 之前的 Hadoop 之上构建传统 MapReduce 应用程序要复杂得多，因为您需要开发一个 ApplicationMaster，这就是在客户端请求到达时启动的...YARN 在一个集群中分配许多资源，执行处理，公开用于监视应用程序进度的接触点，且最终在应用程序完成时释放资源并执行一般清理。
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