大数据 YARN 资源分配策略

YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop生态系统中的一个集群资源管理器，用于管理和分配集群中的计算资源。YARN通过资源管理和任务调度，使得大数据应用程序能够高效地在Hadoop集群上运行。在YARN中，资源分配策略是决定如何将可用资源分配给不同应用程序和任务的一种机制。YARN提供了几种资源分配策略，以满足不同应用程序和集群环境的需求。以下是几种常见的YARN资源分配策略：1、容器级别资源分配策略（Container-level resource allocation）：这是YARN的默认资源分配策略。在这种策略下，YARN将集群中的资源划分为固定大小的容器，并为每个应用程序分配一个或多个容器。每个容器包含一定数量的CPU、内存和其他资源，并且应用程序只能使用其所分配的容器中的资源。2、队列级别资源分配策略（Queue-level resource allocation）：YARN还支持基于队列的资源分配策略。在这种策略下，集群资源被分为不同的队列，每个队列都有自己的资源限制。管理员可以为每个队列分配不同的资源配额，并根据应用程序的优先级和需求，将资源分配给队列中的应用程序。3、调度器级别资源分配策略（Scheduler-level resource allocation）：YARN提供了可插拔的调度器接口，可以根据需要选择不同的调度器。不同的调度器可以实现不同的资源分配策略。例如，Capacity Scheduler根据预定义的资源配额和优先级为队列分配资源，Fair Scheduler则试图以公平的方式为所有应用程序分配资源。4、资源隔离和优先级（Resource isolation and priorities）：YARN支持资源隔离，确保一个应用程序的资源使用不会干扰其他应用程序。此外，YARN还允许为应用程序设置优先级，以确保高优先级应用程序在资源有限的情况下能够获得更多的资源。这些资源分配策略可以根据集群的需求和应用程序的性质进行配置和调整。管理员可以根据集群资源的可用性、应用程序的优先级和需求，以及其他因素来选择和调整适当的资源分配策略，以提高集群的利用率和性能。