Wie man die YARN-Ressourcenzuweisung in Hadoop optimiert

Einführung

Hadoops YARN (Yet Another Resource Negotiator) ist ein leistungsstarkes Ressourcenmanagementsystem, das eine entscheidende Rolle bei der Optimierung der Leistung und Effizienz Ihres Hadoop-Clusters spielt. In diesem Tutorial werden Sie durch den Prozess der Konfiguration und Optimierung der YARN-Ressourcenzuweisung geführt, um sicherzustellen, dass Ihre Hadoop-Aufgaben optimal laufen.

Skills Graph

Einführung in die YARN-Ressourcenzuweisung

YARN (Yet Another Resource Negotiator) ist das Ressourcenmanagement- und Auftragsplanungssystem in Hadoop. Es ist für die Zuweisung von Ressourcen wie CPU, Arbeitsspeicher und Speicherplatz an verschiedene Anwendungen zuständig, die auf dem Hadoop-Cluster laufen. Eine effiziente Ressourcenzuweisung ist entscheidend für die Optimierung der Leistung und Nutzung des Hadoop-Clusters.

YARN verwendet eine Master-Slave-Architektur, bei der der ResourceManager (RM) der Master und die NodeManagers (NMs) die Slaves sind. Der ResourceManager ist für die Verwaltung der Clusterressourcen und die Planung der Anwendungen verantwortlich, während die NodeManagers für das Ausführen der Container und die Überwachung der Ressourcennutzung auf ihren jeweiligen Knoten zuständig sind.

Die wichtigsten Komponenten der YARN-Ressourcenzuweisung sind:

Ressourcencontainer

YARN teilt die verfügbaren Ressourcen auf jedem Knoten in Ressourcencontainer auf, die die grundlegenden Einheiten der Ressourcenzuweisung sind. Jeder Container hat eine bestimmte Menge an CPU und Arbeitsspeicher zugewiesen.

Application Master

Wenn eine Anwendung an YARN übermittelt wird, startet der ResourceManager einen Application Master (AM) für diese Anwendung. Der Application Master ist für die Aushandlung von Ressourcen beim ResourceManager und die Verwaltung der Ausführung der Aufgaben der Anwendung verantwortlich.

Ressourcenplanung

Der ResourceManager verwendet einen Planungsalgorithmus, um Ressourcen an die verschiedenen Anwendungen auf dem Cluster zuzuweisen. Der Standardplaner in YARN ist der Capacity Scheduler, der eine hierarchische Zuweisung von Ressourcen basierend auf Benutzerwarteschlangen ermöglicht.

Ressourcenüberwachung

YARN bietet umfangreiche Überwachungs- und Berichterstellungsfunktionen, die es Administratoren ermöglichen, die Ressourcennutzung, die Anwendungsleistung und die Gesundheit des Clusters zu verfolgen.

Das Verständnis dieser Schlüsselkonzepte ist für die Optimierung der YARN-Ressourcenzuweisung in Ihrem Hadoop-Cluster unerlässlich.

Konfiguration der YARN-Ressourcenparameter

Um die YARN-Ressourcenzuweisung zu optimieren, müssen Sie verschiedene Parameter in den YARN-Konfigurationsdateien festlegen. Die wichtigsten Konfigurationsdateien sind yarn-site.xml und capacity-scheduler.xml.

Konfiguration von yarn-site.xml

Die Datei yarn-site.xml enthält die Kernkonfigurationsparameter von YARN. Einige der wichtigen Parameter, die Sie berücksichtigen sollten, sind:

1. yarn.nodemanager.resource.memory-mb: Dieser Parameter legt die gesamte verfügbare physische Speichermenge auf jedem Knoten für YARN-Container fest.
2. yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores: Dieser Parameter legt die Gesamtzahl der virtuellen CPU-Kerne auf jedem Knoten für YARN-Container fest.
3. yarn.scheduler.minimum-allocation-mb: Dieser Parameter legt die minimale Speichermenge fest, die einem Container zugewiesen werden kann.
4. yarn.scheduler.maximum-allocation-mb: Dieser Parameter legt die maximale Speichermenge fest, die einem Container zugewiesen werden kann.
5. yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores: Dieser Parameter legt die minimale Anzahl von virtuellen CPU-Kernen fest, die einem Container zugewiesen werden kann.
6. yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores: Dieser Parameter legt die maximale Anzahl von virtuellen CPU-Kernen fest, die einem Container zugewiesen werden kann.

Hier ist ein Beispiel für eine yarn-site.xml-Konfiguration:

<configuration>
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
    <value>32768</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name>
    <value>16</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
    <value>1024</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
    <value>16384</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores</name>
    <value>1</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores</name>
    <value>8</value>
  </property>
</configuration>

Konfiguration des Capacity Schedulers

Die Datei capacity-scheduler.xml wird verwendet, um den Capacity Scheduler zu konfigurieren, der der Standardplaner in YARN ist. In dieser Datei können Sie Warteschlangen definieren und Ressourcenzuweisungspolitiken für diese Warteschlangen festlegen.

Einige der wichtigen Parameter, die Sie in der capacity-scheduler.xml-Datei berücksichtigen sollten, sind:

1. yarn.scheduler.capacity.root.queues: Dieser Parameter definiert die obersten Warteschlangenebenen.
2. yarn.scheduler.capacity.root.default.capacity: Dieser Parameter legt die Standardkapazität für die Stammwarteschlange fest.
3. yarn.scheduler.capacity.root.default.maximum-capacity: Dieser Parameter legt die maximale Kapazität für die Stammwarteschlange fest.
4. yarn.scheduler.capacity.root.<queue-name>.capacity: Dieser Parameter legt die Kapazität für eine bestimmte Warteschlange fest.
5. yarn.scheduler.capacity.root.<queue-name>.maximum-capacity: Dieser Parameter legt die maximale Kapazität für eine bestimmte Warteschlange fest.

Durch die Konfiguration dieser Parameter können Sie sicherstellen, dass die YARN-Ressourcen effizient und effektiv zugewiesen werden, um die Anforderungen Ihrer Hadoop-Anwendungen zu erfüllen.

Optimierung der YARN-Ressourcennutzung

Nachdem Sie die YARN-Ressourcenparameter konfiguriert haben, können Sie zusätzliche Schritte unternehmen, um die Ressourcennutzung in Ihrem Hadoop-Cluster zu optimieren.

Dynamische Ressourcenzuweisung

YARN unterstützt die dynamische Ressourcenzuweisung, die es dem ResourceManager ermöglicht, die den Anwendungen zugewiesenen Ressourcen automatisch auf der Grundlage ihrer aktuellen Bedürfnisse anzupassen. Dies kann dazu beitragen, die Gesamtressourcennutzung zu verbessern und Ressourcenverschwendung zu vermeiden.

Um die dynamische Ressourcenzuweisung zu aktivieren, können Sie die folgenden Parameter in yarn-site.xml festlegen:

<property>
  <name>yarn.resourcemanager.dynamic-resource-allocation.enabled</name>
  <value>true</value>
</property>

Vorbehalt (Preemption)

Das Vorbehaltsfeature von YARN ermöglicht es dem ResourceManager, Ressourcen von Anwendungen mit niedriger Priorität zurückzunehmen und sie Anwendungen mit höherer Priorität zuzuweisen. Dies kann dazu beitragen, dass kritische Anwendungen die benötigten Ressourcen erhalten.

Um den Vorbehalt zu aktivieren, können Sie die folgenden Parameter in capacity-scheduler.xml festlegen:

<property>
  <name>yarn.scheduler.capacity.root.queues.default.priority</name>
  <value>10</value>
</property>
<property>
  <name>yarn.scheduler.capacity.root.queues.default.maximum-am-resource-percent</name>
  <value>0.5</value>
</property>

Anwendungsplatzierungskonfigurationen

YARN ermöglicht es Ihnen, Anwendungsplatzierungskonfigurationen zu definieren, die dazu beitragen können, dass Anwendungen auf den am besten geeigneten Knoten geplant werden. Dies kann besonders nützlich für Anwendungen sein, die spezifische Hardwareanforderungen haben, wie z. B. GPUs oder Knoten mit hohem Arbeitsspeicher.

Sie können Anwendungsplatzierungskonfigurationen mithilfe des Parameters yarn.application.placement.constraints im Anwendungsübermittlungsskript definieren. Hier ist ein Beispiel:

--conf yarn.application.placement.constraints='{
  "nodeAntiAffinity": {
    "type": "PREFER_DIFFERENT_NODE",
    "targetTags": ["gpu"]
  }
}'

Diese Konfiguration stellt sicher, dass die Container der Anwendung auf Knoten platziert werden, die nicht den Tag "gpu" haben.

Überwachung und Berichterstellung

YARN bietet umfangreiche Überwachungs- und Berichterstellungsfunktionen, die Ihnen helfen können, Engpässe zu identifizieren und die Ressourcennutzung zu optimieren. Sie können Tools wie die YARN-Weboberfläche, die YARN-Befehlszeilenschnittstelle und YARN-Metriken verwenden, um die Ressourcennutzung Ihres Clusters zu überwachen und zu analysieren.

Durch die Implementierung dieser Optimierungstechniken können Sie sicherstellen, dass Ihr Hadoop-Cluster die YARN-Ressourcen effizient und effektiv nutzt, was zu einer verbesserten Anwendungsleistung und einer höheren Gesamtclusterauslastung führt.

Zusammenfassung

Am Ende dieses Tutorials werden Sie einen umfassenden Überblick darüber haben, wie Sie die YARN-Ressourcenparameter konfigurieren und die Ressourcennutzung in Ihrer Hadoop-Umgebung optimieren können. Diese Kenntnisse werden Ihnen helfen, die Gesamtleistung, Effizienz und Skalierbarkeit Ihres Hadoop-Clusters zu verbessern und sicherzustellen, dass Ihre Hadoop-basierten Anwendungen und Datenverarbeitungstasks reibungslos und effektiv laufen.