Apache Hadoop-05-Yarn Yet Another Resource Negotiator 资源管理器，YARN负责集群资源的管理和作业调度。

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详细介绍一下 hadoop yarn

Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop项目的一个关键组件，用于分布式数据处理。

YARN的设计目标是提供一个通用的资源管理框架，使得Hadoop可以运行各种不同类型的应用程序，而不仅仅是MapReduce。

YARN的引入使得Hadoop集群更加灵活，支持多种并发应用，并提高了资源利用率。

以下是Hadoop YARN的一些关键概念和组件：

1. ResourceManager（资源管理器）：ResourceManager是YARN的主要组件之一，负责整个集群的资源管理和分配。它跟踪集群中的可用资源，并将它们分配给提交的应用程序。ResourceManager本身由两个主要组件组成：
   • Scheduler（调度器）：调度器负责决定哪个应用程序获得集群中的资源以及分配多少资源。Hadoop YARN提供了多个调度器，包括容量调度器（CapacityScheduler）和公平调度器（FairScheduler）。
   • ApplicationManager（应用程序管理器）：应用程序管理器负责接收来自客户端的应用程序提交请求，并为每个应用程序分配一个特定的ApplicationMaster。

2. NodeManager（节点管理器）：每个集群节点都有一个NodeManager，它负责管理本地资源，并与ResourceManager协调资源的使用。NodeManager负责启动和监控容器，容器是一个用于运行应用程序任务的轻量级进程。

3. ApplicationMaster（应用程序主管）：每个运行的应用程序都有一个对应的ApplicationMaster，它负责协调应用程序内的任务，与ResourceManager通信以获取和释放资源。ApplicationMaster运行在集群中的某个容器中，负责应用程序的整体管理。

4. Container（容器）：容器是YARN中的基本执行单元，它是资源的抽象。每个容器都包含了应用程序任务所需的资源，例如内存和CPU。NodeManager负责启动和监控容器。

使用Hadoop YARN，用户可以同时运行多个不同类型的应用程序，包括但不限于MapReduce作业。

这种灵活性使得Hadoop集群能够更好地支持不同的工作负载，提高资源利用率，同时也简化了集群的管理和维护。

YARN的出现极大地拓展了Hadoop的功能，使其成为一个更加通用和强大的分布式计算平台。

yarn 调度的实现原理

Hadoop YARN的调度实现原理涉及ResourceManager的调度器组件。

YARN提供了不同的调度器，其中两个主要的调度器是容量调度器（CapacityScheduler）和公平调度器（FairScheduler）。

1. 容量调度器（CapacityScheduler）：

容量调度器的实现原理如下：

• 资源池（Queues）：容量调度器允许管理员将集群的资源划分为多个资源池，每个资源池都有自己的资源容量。这样，不同的应用程序或用户可以被分配到不同的资源池中。

• 容量分配（Capacity Allocation）：每个资源池都有一个预分配的资源容量，用于确保资源在资源池之间得到公平分配。每个资源池都可以再细分为多个子队列，每个队列也有自己的容量。

• 优先级（Priority）：容量调度器允许为每个队列分配不同的优先级，以确保高优先级的应用程序能够更快地获取资源。

• 调度决策（Scheduling Decisions）：容量调度器在每个资源池和队列中进行调度决策，决定哪个应用程序或队列获得集群中的资源。这基于队列的资源需求、优先级和可用资源。

2. 公平调度器（FairScheduler）：

公平调度器的实现原理如下：

• 公平分享资源（Fair Share of Resources）：公平调度器旨在确保所有应用程序能够公平共享集群资源。每个应用程序都有一个权重，根据其权重分配资源，以便它们能够按比例获得集群资源。

• 按需分配（On-Demand Allocation）：当应用程序需要资源时，公平调度器会根据权重和可用资源分配资源。这使得一些应用程序可以获得更多的资源，而一些应用程序可能只能获得少量资源。

• 调度池（Pools）：公平调度器支持多个调度池，每个调度池都有自己的资源分配规则。这使得可以为不同类型的应用程序或用户定义不同的资源共享策略。

无论是容量调度器还是公平调度器，它们都需要考虑集群中每个节点的资源使用情况，为每个应用程序分配合适的容器。

ResourceManager负责监控节点的资源状况，而调度器则负责作出合理的资源分配决策。

总的来说，YARN的调度器通过在资源池、队列或调度池之间进行灵活的资源分配和调度策略，实现了对多个应用程序同时运行的支持，提高了集群的资源利用率。

yarn 如何解决分布式调度的数据同步问题？

Hadoop YARN本身主要负责资源管理和任务调度，而并没有直接处理数据同步问题。

数据同步通常是由分布式存储系统（如Hadoop Distributed File System - HDFS）和应用程序本身来处理的。

在YARN中，MapReduce是最常见的应用程序之一，而MapReduce框架会涉及数据分布和同步的问题。

以下是YARN和MapReduce框架是如何处理数据同步问题的：

1. HDFS的数据分布： YARN应用程序通常需要在HDFS上存储和读取数据。HDFS将大量数据划分为块，并将这些块分布存储在整个集群的不同节点上。这样，当应用程序需要处理数据时，它可以在本地节点上直接访问数据块，减少了数据的传输和同步需求。

2. 数据本地性（Data Locality）： YARN调度器会尽量将任务分配给数据所在节点，以最大程度地利用数据本地性。这样可以减少数据在集群中的移动，提高任务的执行效率。MapReduce任务有三种数据本地性级别：本地（Local）、同Rack本地（Rack-local）和远程（Off-rack）。

3. Shuffle 阶段的优化： 在MapReduce中，Shuffle阶段涉及将Map任务的输出传输到Reduce任务。为了最小化数据传输，MapReduce框架尽量将Reduce任务分配给存有相关Map输出的节点。这也是一种数据本地性的体现。

4. 复制和备份策略： HDFS通过数据的复制和备份机制来提高数据的可靠性和容错性。数据通常会在多个节点上进行备份，以防止某个节点的故障。这种策略减少了由于节点故障导致的数据同步问题。

总体来说，YARN本身并没有专门处理数据同步问题的机制，而是通过与HDFS和应用程序本身的协同工作来处理这些问题。

应用程序在设计时需要充分考虑数据分布和同步的问题，并利用HDFS的分布式存储和YARN的资源管理能力来最大程度地优化数据的处理和计算。

yarn 如何解决任务调度的并发问题？如何确定一个任务只被指定的节点获取到？

Hadoop YARN通过调度器来解决任务调度的并发问题，并且它允许通过数据本地性优化确保任务在指定的节点上运行。

以下是关于如何解决并发问题和确保任务分配给指定节点的一些关键点：

并发问题解决：

1. 容量调度器（CapacityScheduler）： 容量调度器通过对集群资源进行划分和分配，确保不同应用程序或用户获得预定的资源份额。每个资源池都有一个预定的资源容量，容量调度器根据这些容量分配资源。这有助于确保在并发运行的应用程序之间保持公平的资源共享。

2. 公平调度器（FairScheduler）： 公平调度器通过为每个应用程序分配相对于其权重的资源来实现公平的资源共享。这有助于确保各个应用程序在竞争资源时按照其权重比例获取资源。

确保任务分配给指定节点：

1. 数据本地性（Data Locality）： YARN调度器通过数据本地性优化，尽量将任务分配给存储有相关数据的节点。这有助于最小化数据的传输和提高任务执行效率。任务首先尝试在本地节点执行，然后是同一个机架的节点，最后才会考虑跨机架的节点。这一策略有助于确保任务在最合适的节点上运行。

2. 节点亲和性（Node Affinity）： YARN提供了节点亲和性的特性，允许应用程序指定它们的任务在哪些节点上运行。这可以通过配置节点亲和性属性，或者通过使用资源请求约束（Resource Requests）来实现。通过这种方式，任务可以被调度到特定节点，以确保资源的亲和性。

3. 排他性资源（Exclusive Resources）： YARN还支持排他性资源，这使得某个节点上的资源在同一时间只能被一个应用程序的任务占用。通过这种方式，可以确保某个节点上的资源只分配给指定的应用程序。

总体而言，YARN通过调度器和数据本地性优化来解决并发问题，并通过节点亲和性、排他性资源等特性来确保任务分配给指定的节点。

这些特性和策略有助于提高集群资源的利用效率，同时保证了应用程序的性能和可靠性。

有哪些类似 yarn 的框架？

存在许多类似于Hadoop YARN的分布式计算框架，它们都致力于有效地管理和调度集群上的资源，以支持并行处理和大规模数据处理。

以下是一些类似于YARN的框架：

1. Apache Mesos： Mesos是一个通用的集群管理器，支持共享资源池，以便运行各种分布式应用程序。它不仅支持大数据处理框架，还能运行容器化应用程序和其他类型的分布式工作负载。

2. Kubernetes： Kubernetes是一个开源的容器编排系统，它可以管理容器化应用程序的部署、伸缩和运维。虽然它主要用于容器化工作负载的调度，但也可以与其他框架集成，支持大规模计算任务。

3. Apache Spark： Spark是一个内存计算框架，用于大规模数据处理。虽然它不是一个资源管理器，但它可以与Apache Hadoop YARN集成，以在YARN集群上运行Spark应用程序。

4. Docker Swarm： Docker Swarm是Docker公司提供的容器编排工具，用于管理和调度Docker容器。它允许用户创建和管理分布式应用程序，类似于Kubernetes。

5. Nomad（HashiCorp）： Nomad是一个开源的集群调度器，用于调度和执行容器化和非容器化工作负载。它支持多种工作负载类型，包括Docker容器、Java应用程序等。

6. Apache Flink： Flink是一个流式处理框架，也可以用于批处理。它提供了自己的资源管理和调度器，用于在集群中运行Flink应用程序。

这些框架各自有其独特的特点和适用场景，选择其中一个通常取决于项目的具体需求、架构和技术栈。

例如，Mesos和Kubernetes更侧重于通用的集群管理，而Spark和Flink专注于大规模数据处理。

给出上面这个框架，包含 yarn 在内，给出详细的对比表格

下面是关于Apache YARN、Mesos、Kubernetes、Spark、Docker Swarm、Nomad和Flink的一些对比，以便更好地理解它们的特点和用途：

特性/框架	YARN	Mesos	Kubernetes	Spark	Docker Swarm	Nomad	Flink
类型	资源管理系统	集群管理系统	容器编排系统	数据处理框架	容器编排系统	集群调度器	流处理框架
适用场景	大数据处理	多种分布式应用程序	容器化应用程序	大数据处理	容器化应用程序	多种分布式应用程序	流式处理和批处理
资源调度	容器	容器和非容器化工作负载	容器	独立进程或容器	容器	任意类型的任务	独立进程或容器
支持容器化	是	是	是	否	是	是	是
灵活性	高	高	中	低	中	高	中
管理模型	中心化管理	分布式管理	中心化管理	中心化管理	分布式管理	分布式管理	分布式管理
跨数据中心支持	是	是	是	否	是	是	是
用户体验	MapReduce等	多种应用	容器化应用程序	弹性分布式数据集（RDD）	Docker容器	Job和Task	流式和批处理API
社区支持	Apache Hadoop	Apache Mesos	Cloud Native Computing Foundation (CNCF)	Apache Spark	Docker	HashiCorp	Apache Flink

请注意，每个框架都有其自己的优势和适用场景。选择框架通常要根据项目的具体需求、技术栈和团队熟悉度来做出。

例如，YARN在Hadoop生态系统中是一个重要的组件，用于大数据处理，而Kubernetes则更专注于容器编排和云原生应用程序的管理。

Mesos和Nomad等框架则提供了通用的集群管理解决方案，可用于多种类型的应用程序。

yarn 使用的最佳实践

使用Apache Hadoop YARN时，以下是一些最佳实践，可以帮助你有效地管理和调度集群上的资源，以及优化应用程序的性能和可靠性：

1. 适当配置资源： 确保为ResourceManager和NodeManager配置适当的资源。ResourceManager的内存配置要足够大，以处理大量NodeManager的注册和心跳。NodeManager的内存配置应该考虑节点上运行的任务的总体内存需求。

2. 合理设置队列和调度策略： 使用容量调度器（CapacityScheduler）或公平调度器（FairScheduler）时，根据应用程序和用户的需求配置队列和调度策略。合理的队列配置有助于实现资源隔离和公平共享。

3. 启用容器复用： 启用NodeManager上的容器复用功能，以减少启动和停止容器的开销。这可以通过配置yarn.nodemanager.container-manager.enable-recovery和yarn.nodemanager.container-manager.recovery.enabled来实现。

4. 优化数据本地性： 在设计应用程序时，考虑数据本地性，以最大程度地减少数据在集群中的传输。尽量使任务在存储有数据的节点上运行，减少网络开销。可以通过使用输入数据本地性提示、优化HDFS块大小等方式来实现。

5. 监控和调优资源使用： 使用YARN的资源管理器Web界面、JMX和其他监控工具来监控资源的使用情况。通过调整资源管理器和NodeManager的日志级别，可以帮助诊断问题并进行性能调优。

6. 合理配置任务内存： 在提交应用程序时，配置任务所需的内存。确保任务请求的内存不超过NodeManager上可用内存的一定比例，以避免因内存不足而导致任务失败。

7. 考虑优先级： 在使用容量调度器时，考虑为队列和应用程序设置适当的优先级，以确保紧急任务或关键应用程序能够优先获得资源。

8. 合理设置容器的生命周期： 在配置容器的生命周期时，考虑任务执行时间和集群中任务的调度频率。合理的配置可以提高容器的重用率，减少资源的浪费。

9. 使用本地资源文件： 将应用程序所需的资源文件（如配置文件、库文件等）放在本地，以减少这些资源的传输时间。可以通过YARN的-files和-archives选项来实现。

10. 定期升级版本： 保持YARN和Hadoop生态系统的最新版本，以获得新功能、性能改进和安全性更新。在升级之前，确保在预发布环境中进行充分的测试。

这些最佳实践旨在提高YARN的性能、可靠性和可维护性，但实践中应根据具体的使用情况和应用程序需求进行调整和优化。

如果让你深入学习 yarn，你会问哪 10 个问题？为什么

深入学习Apache Hadoop YARN时，你可能会提出以下十个问题来深入了解其内部工作机制、配置、优化和最佳实践。这些问题可以帮助你建立对YARN的全面理解：

1. ResourceManager和NodeManager的角色和责任是什么？

• 理解ResourceManager负责的集群级资源管理和NodeManager负责的节点级资源管理，以及它们之间的协作。

ResourceManager（资源管理器）和NodeManager（节点管理器）是Hadoop YARN的两个核心组件，它们分别负责集群级和节点级的资源管理。

以下是它们的角色和责任：

ResourceManager（RM）的角色和责任：

1. 全局资源管理： ResourceManager是YARN集群的中央调度器，负责全局资源的管理和分配。它跟踪集群中所有节点的资源使用情况，并根据应用程序的资源需求，决定将资源分配给哪个NodeManager上的容器。

2. 应用程序协调： ResourceManager协调多个应用程序的资源请求，确保它们按照预定的调度策略得到满足。它通过调度器来决定何时、何地以及分配多少资源给每个应用程序。

3. 容器分配： ResourceManager负责将任务分配给NodeManager上的容器。它根据调度器的策略和节点资源的可用性，将任务分配给合适的节点，以最大程度地利用集群中的资源。

4. 应用程序生命周期管理： ResourceManager管理应用程序的生命周期，包括应用程序的提交、启动、停止和监控。它与每个应用程序的ApplicationMaster协作，协调应用程序的执行。

5. 节点注册和心跳处理： ResourceManager负责处理NodeManager的注册和心跳。当一个新的NodeManager加入集群时，它会向ResourceManager注册并定期发送心跳，以通知ResourceManager它的存在和可用资源。

NodeManager（NM）的角色和责任：

1. 节点级资源管理： NodeManager在每个集群节点上运行，负责本地资源的管理和监控。它跟踪节点上的可用资源，包括内存、CPU和其他资源。

2. 容器的生命周期管理： NodeManager负责启动、监控和停止容器，容器是一个轻量级的进程，用于运行任务。NodeManager负责将应用程序的任务运行在节点上。

3. 资源的本地化： 当任务需要处理本地数据时，NodeManager通过本地化机制将相关数据从分布式文件系统（如HDFS）复制到本地磁盘，以减少数据在集群中的传输。

4. 心跳和状态报告： NodeManager向ResourceManager发送定期心跳，汇报节点上资源的使用情况和容器的状态。这有助于ResourceManager了解集群中每个节点的状态，并作出相应的资源分配决策。

5. 安全性： NodeManager负责实施和执行YARN的安全性策略，确保容器的安全性，防止恶意代码执行。

6. 日志和监控： NodeManager负责收集和维护节点上任务的日志，并提供对监控信息的访问。这有助于管理员监视集群的运行状况和进行故障排除。

ResourceManager和NodeManager之间的协同工作使得YARN能够实现高效的资源管理和任务调度，支持多个应用程序同时运行在同一个集群上。

2. YARN的调度器有哪些类型，它们之间有什么区别？

• 了解YARN的调度器，包括容量调度器和公平调度器，以及它们的工作原理、优点和适用场景。

Apache Hadoop YARN提供了两种主要类型的调度器：容量调度器（CapacityScheduler）和公平调度器（FairScheduler）。这两种调度器在目标、实现和适用场景上存在一些区别。以下是它们之间的主要区别：

1. 容量调度器（CapacityScheduler）：

• 目标： 容量调度器的主要目标是确保各个资源池（queues）或应用程序得到预定的资源份额。每个资源池都有自己的容量，并且可以进一步细分为多个子队列，每个队列也有自己的容量。

• 资源分配： 容量调度器按照预定的容量比例分配资源。每个资源池都能够使用其预定的资源，并且如果有多个队列，则它们按照相应的容量比例获得资源。

• 优先级： 容量调度器可以支持对队列和应用程序设置不同的优先级，以确保高优先级的任务得到更多的资源。

• 适用场景： 适用于多租户环境，其中集群资源需要被划分给不同的用户或应用程序，并确保它们按照容量比例获得资源。

2. 公平调度器（FairScheduler）：

• 目标： 公平调度器的主要目标是实现对集群资源的公平共享。它致力于为所有应用程序提供相等的资源份额，无论其应用程序的优先级如何。

• 资源分配： 公平调度器以公平的方式分配资源，确保每个应用程序或队列获得的资源比例相同，以防止任何一个应用程序垄断集群资源。

• 按需分配： 公平调度器倾向于在资源可用时按需为应用程序分配资源，而不会预先分配资源份额。这种按需分配的方式有助于确保公平共享。

• 适用场景： 适用于需要在多个应用程序之间实现公平共享资源的环境，而不考虑预先分配资源份额。

总体来说，选择容量调度器还是公平调度器通常取决于集群的使用场景和需求。

容量调度器更适合多租户环境，而公平调度器更适合追求公平共享资源的场景。

在特定的集群环境中，也可以通过配置调度器属性来实现更细粒度的控制。

3. YARN如何处理数据本地性以优化任务的执行效率？

• 了解YARN是如何通过数据本地性来优化任务的调度，减少数据在集群中的传输，提高整体性能。

Hadoop YARN通过数据本地性优化来最大程度地减少数据在集群中的传输，提高任务的执行效率。

数据本地性是指将任务调度到存储有相关数据的节点上，以减少或避免数据在网络中的传输。以下是YARN如何处理数据本地性的关键方面：

1. 本地数据： 当任务需要访问Hadoop Distributed File System（HDFS）中的数据时，YARN首先尝试将任务调度到存储有相关数据的节点上。这样，任务可以在本地节点上直接访问数据，而无需通过网络传输。

2. 数据本地性级别： YARN定义了三个数据本地性级别，根据任务能够访问数据的节点距离，分为本地（Local）、同Rack本地（Rack-local）和远程（Off-rack）：
   • 本地（Local）：任务在存储有数据块的同一节点上执行。
   • 同Rack本地（Rack-local）：任务在同一机架上的节点上执行，减少数据在机架内的传输。
   • 远程（Off-rack）：任务在不同机架的节点上执行，需要跨机架传输数据。

3. 任务调度决策： ResourceManager和调度器（如容量调度器或公平调度器）在做任务调度决策时，考虑数据本地性是其中的重要因素。调度器会优先考虑将任务调度到存储有相关数据的节点，以最大程度地利用数据本地性。

4. 输入分片的本地性提示： MapReduce框架在任务提交时可以提供本地性提示（locality hints），告知YARN调度器任务的数据分布情况。这样，调度器可以更好地决定任务的调度位置。

5. Shuffle阶段的优化： 在MapReduce框架中，Shuffle阶段涉及将Map任务的输出传输到Reduce任务。为了优化Shuffle，MapReduce框架尽量将Reduce任务分配给存有相关Map输出的节点，以减少数据的传输。

6. 节点亲和性属性： YARN允许应用程序通过节点亲和性属性（Node Affinity）来指定它们的任务在哪些节点上运行。这可以用于进一步强调任务的数据本地性。

通过这些机制，YARN能够在任务调度过程中优先考虑数据本地性，最小化数据在集群中的传输，提高任务执行效率。这对于大规模数据处理和分布式计算非常关键，尤其在Hadoop生态系统中的应用。

4. YARN的队列和调度策略是如何配置的，对应用程序和用户有什么影响？

• 了解如何配置YARN调度器中的队列和调度策略，以实现资源的隔离和公平共享，满足应用程序和用户的需求。

在Hadoop YARN中，队列和调度策略的配置是通过调度器（Scheduler）来实现的，而YARN支持两种主要的调度器：容量调度器（CapacityScheduler）和公平调度器（FairScheduler）。队列和调度策略的配置对应用程序和用户的影响很大，因为它决定了资源分配的方式和优先级。

容量调度器（CapacityScheduler）配置：

1. 配置队列： 在容量调度器中，集群资源被划分为不同的队列，每个队列都有自己的资源容量。可以通过配置文件指定每个队列的最小和最大容量。配置文件通常是capacity-scheduler.xml。

   <queues>
     <queue name="root">
       <capacity>100.0</capacity>
       <maxCapacity>100</maxCapacity>
       <queue name="queue1">
         <capacity>50.0</capacity>
         <maxCapacity>100</maxCapacity>
       </queue>
       <queue name="queue2">
         <capacity>50.0</capacity>
         <maxCapacity>100</maxCapacity>
       </queue>
     </queue>
   </queues>
   

2. 调度策略： 容量调度器支持多种调度策略，如先进先出（FIFO）、公平共享和权重调度等。可以为每个队列配置不同的调度策略，以满足不同队列的需求。

3. 用户优先级： 容量调度器支持为队列和应用程序设置优先级，确保高优先级的队列或应用程序能够获得更多的资源。

公平调度器（FairScheduler）配置：

1. 配置队列： 在公平调度器中，可以配置多个队列，每个队列都有一个独立的资源份额。队列可以是层次结构的，支持多级队列。

   <allocations>
     <queue name="queue1">
       <minResources>2048mb,2vcores</minResources>
     </queue>
     <queue name="queue2">
       <minResources>3072mb,3vcores</minResources>
     </queue>
   </allocations>
   

2. 调度策略： 公平调度器支持公平共享调度，确保每个队列按照其权重和资源需求获得资源。权重可通过配置文件中的<weight>属性进行设置。

   <queue name="queue1">
     <weight>1.0</weight>
   </queue>
   <queue name="queue2">
     <weight>2.0</weight>
   </queue>
   

3. 抢占调度： 公平调度器还支持抢占调度，即高优先级的任务可以抢占低优先级的任务的资源。

4. 调度池（Pool）： 公平调度器中的调度池允许为任务分配资源，而不是为队列。这有助于更灵活地管理资源。

配置队列和调度策略对应用程序和用户的影响在于它们决定了资源的分配和调度方式。

通过合理配置队列和调度策略，可以满足不同应用程序和用户的需求，确保资源的有效使用和公平分配。

5. YARN的资源配置有哪些关键参数，如何根据应用程序的需求进行优化？

• 深入了解ResourceManager和NodeManager的资源配置参数，包括内存、虚拟内核等，以及如何根据应用程序的需求进行优化。

YARN的资源配置涉及多个关键参数，这些参数影响着集群的性能和资源分配。以下是一些YARN资源配置的关键参数，以及如何根据应用程序的需求进行优化：

1. ResourceManager配置：
   • yarn.resourcemanager.hostname： 指定ResourceManager的主机名。
   • yarn.resourcemanager.address： 指定ResourceManager的地址。
   • yarn.resourcemanager.scheduler.address： 指定ResourceManager调度器的地址。
   • yarn.resourcemanager.resource-tracker.address： 指定ResourceManager资源跟踪器的地址。
2. NodeManager配置：
   • yarn.nodemanager.resource.memory-mb： 指定NodeManager的总内存容量。
   • yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores： 指定NodeManager的总虚拟内核数。
   • yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio： 指定虚拟内存与物理内存的比率，用于限制任务使用的虚拟内存。
3. Container配置：
   • yarn.scheduler.minimum-allocation-mb： 指定调度器分配给每个容器的最小内存。
   • yarn.scheduler.maximum-allocation-mb： 指定调度器分配给每个容器的最大内存。
   • yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores： 指定调度器分配给每个容器的最小虚拟内核数。
   • yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores： 指定调度器分配给每个容器的最大虚拟内核数。
4. 应用程序配置：
   • mapreduce.map.memory.mb 和 mapreduce.reduce.memory.mb： 指定每个Map和Reduce任务使用的内存。
   • mapreduce.map.cpu.vcores 和 mapreduce.reduce.cpu.vcores： 指定每个Map和Reduce任务使用的虚拟内核数。
5. 调度器配置（容量调度器或公平调度器）：
   • yarn.scheduler.capacity.root.queues： 指定容量调度器根队列的数量。
   • yarn.scheduler.capacity.root.<queue-name>.capacity： 指定每个队列的容量百分比。
   • yarn.scheduler.fair.allocation.file： 指定公平调度器的调度配置文件路径。

根据应用程序的需求进行优化时，可以考虑以下几点：

• 内存分配： 根据应用程序的内存需求，调整NodeManager、Container和应用程序的内存配置参数，确保资源分配满足应用程序的最佳性能。

• 虚拟内核数分配： 根据应用程序的计算需求，调整虚拟内核数的配置，以确保任务能够充分利用集群的计算资源。

• 队列和调度策略： 针对多个应用程序或用户，通过合理配置队列和调度策略，实现资源的有效管理和公平分配。

• 调度器参数： 调整调度器的配置参数，如容器的最小和最大分配内存，以适应不同规模和类型的任务。

• 监控和调优： 使用YARN的监控工具和日志信息，监控集群的资源使用情况，及时发现和解决潜在的性能问题。

这些配置参数的调整应该基于实际应用程序的需求和集群的特性，通过实验和监控来迭代优化。同时，要确保所有的配置调整都是在合理范围内进行，以防止资源浪费或过度压缩。

6. YARN中容器的生命周期是如何管理的，如何通过调整配置来影响容器的重用率？

• 了解YARN中容器的生命周期管理，以及如何通过配置参数来影响容器的启动和停止，提高容器的重用率。

在Hadoop YARN中，容器是任务执行的基本单位，而容器的生命周期由NodeManager进行管理。

以下是关于YARN容器生命周期管理以及如何通过调整配置影响容器重用率的一些关键方面：

容器的生命周期：

1. 启动阶段： 当一个应用程序提交时，ResourceManager将为其分配一个容器，并将任务分配到该容器中。在NodeManager上，容器将启动，并执行相应的任务。

2. 运行阶段： 容器在其分配的节点上运行相应的任务。任务可以是Map任务、Reduce任务或其他应用程序的任务。

3. 停止阶段： 任务执行完成或由于其他原因而终止后，容器会进入停止阶段。在这个阶段，容器的执行环境将被清理，资源将被释放。

容器的重用：

容器的重用是通过以下机制实现的，而这些机制可以通过调整配置来影响容器的重用率：

1. 空闲容器的保留时间： 在NodeManager上，可以配置参数来确定一个容器在空闲状态下能够保留的时间。这个时间称为保留时间（yarn.nodemanager.container-allocator.expiry-interval）。如果容器在一定时间内没有被分配新的任务，它将被标记为可重用，而不会立即终止。

2. 容器重用的最小资源要求： 可以通过配置参数来定义一个容器被重用的最小资源要求（yarn.nodemanager.container-reuse.min-resource）。只有当一个容器的资源满足这个最小要求时，它才能够被重用。

3. 任务的本地性： 如果一个任务的输入数据在同一节点或同一机架上可用，那么YARN更有可能将该任务分配到已经存在的容器上，而不是启动一个新的容器。这种本地性机制有助于提高容器的重用率。

通过适当调整这些配置参数，可以影响容器的重用率。较长的空闲容器保留时间和较低的最小资源要求有助于提高容器的重用率，因为它们减少了容器终止的频率。然而，需要注意的是，过长的保留时间可能导致资源浪费，而过低的最小资源要求可能限制容器的重用。因此，在调整这些配置参数时需要谨慎，根据具体应用程序的需求进行平衡。

7. YARN的安全性机制是什么，如何进行配置和管理？

• 研究YARN的安全性机制，包括身份验证、授权、加密等，以及如何进行配置和管理，确保集群的安全性。

Hadoop YARN提供了一系列的安全性机制，用于保护集群的资源和数据。以下是YARN的主要安全性机制，以及如何进行配置和管理：

主要的YARN安全性机制：

1. Kerberos认证： YARN支持Kerberos认证，确保在集群中的各个组件之间进行身份验证。通过Kerberos，ResourceManager、NodeManager和其他YARN组件可以相互验证身份，防止未经授权的访问。

2. ACL（访问控制列表）： YARN允许通过ACL来定义对于资源队列和应用程序的访问控制。ACL可以设置为允许或拒绝特定用户或用户组对资源队列的访问。

3. Secure Containers： YARN引入了Secure Containers的概念，通过Linux的Cgroups和命名空间特性，确保容器之间的隔离。这有助于防止容器内的任务越权访问集群上的资源。

4. Token管理： YARN使用令牌（Token）来进行认证和授权。ResourceManager分发令牌给NodeManager，用于授权NodeManager执行相应的任务。应用程序也可以使用令牌来向ResourceManager请求资源。

5. SSL加密： YARN可以配置为使用SSL加密，以保护在ResourceManager、NodeManager和客户端之间传输的数据。

配置和管理YARN的安全性：

1. Kerberos配置： 配置YARN组件（ResourceManager、NodeManager等）与Kerberos实例的集成。

相关配置在core-site.xml和yarn-site.xml中，包括hadoop.security.authentication、hadoop.security.authorization等。

1. ACL配置： 在yarn-site.xml中配置队列的ACL，以定义哪些用户或用户组具有对队列的访问权限。例如：

    <property>
      <name>yarn.scheduler.capacity.root.queues</name>
      <value>queue1,queue2</value>
    </property>
    <property>
      <name>yarn.scheduler.capacity.root.queue1.acl_submit_applications</name>
      <value>user1,user2</value>
    </property>
   

2. Secure Containers配置： 在yarn-site.xml中配置参数以启用Secure Containers。例如：

    <property>
      <name>yarn.nodemanager.linux-container-executor.secure-commands</name>
      <value>strict</value>
    </property>
   

3. Token管理配置： 配置yarn-site.xml中的相关参数，例如：

    <property>
      <name>yarn.resourcemanager.webapp.delegation-token-auth-filter.enabled</name>
      <value>true</value>
    </property>
   

4. SSL加密配置： 配置SSL加密需要编辑yarn-site.xml和ssl-server.xml等配置文件，指定相关的SSL证书和密钥等。

在配置和管理YARN的安全性时，需要仔细阅读官方文档并确保遵循最佳实践。

此外，需要密切关注集群的安全需求，并定期更新配置以适应新的安全标准和最佳实践。

安全性的配置涉及到集群中的多个组件，包括ResourceManager、NodeManager、应用程序客户端等，因此整个集群的安全性配置需要协同一致。

8. YARN如何处理应用程序的优先级和资源的预留？

• 了解YARN中如何设置应用程序的优先级，以及如何通过资源预留来确保关键应用程序获得足够的资源。

Hadoop YARN通过调度器（Scheduler）来处理应用程序的优先级和资源的预留。

两个主要的调度器是容量调度器（CapacityScheduler）和公平调度器（FairScheduler）。

以下是YARN如何处理应用程序的优先级和资源的预留的关键方面：

1. 容量调度器（CapacityScheduler）：

应用程序的优先级：

• 队列优先级： 容量调度器允许为每个队列配置不同的优先级。队列的优先级决定了队列中应用程序的调度顺序。队列内部的应用程序根据优先级获得资源。

  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.<queue-name>.priority</name>
    <value>1</value>
  </property>
  

• 应用程序优先级： 应用程序也可以通过调用YARN API设置其自身的优先级，影响它在队列中的调度顺序。

资源的预留：

• 容量预留： 可以为每个队列配置容量上限和最小资源预留，确保队列至少获得一定比例的资源。这有助于在高负载时保持队列的稳定性。

  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.<queue-name>.capacity</name>
    <value>50</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.<queue-name>.minimum-capacity</name>
    <value>20</value>
  </property>
  

2. 公平调度器（FairScheduler）：

应用程序的优先级：

• 应用程序优先级： 公平调度器允许为每个应用程序设置不同的优先级，从而影响调度顺序。

  <property>
    <name>yarn.scheduler.fair.app-<pool-name>.<app-name>.priority</name>
    <value>1</value>
  </property>
  

资源的预留：

• 资源预留： 在公平调度器中，可以为每个队列配置资源权重和最小资源预留，以确保队列获得一定比例的资源。

  <pool name="pool1">
    <schedulingMode>fair</schedulingMode>
    <weight>1.0</weight>
    <minResources>2048mb,1vcores</minResources>
  </pool>
  

通过合理配置队列的优先级和资源的预留，调度器可以满足不同应用程序和队列的需求。

高优先级的应用程序和预留资源的队列将获得更多的资源。

这有助于在集群中实现资源的合理分配，提高整体的资源利用率。

在调整这些配置时，需要仔细考虑集群的工作负载和性能需求，以便达到最佳的资源调度效果。

9. YARN的监控和诊断工具有哪些，如何使用它们来分析和解决问题？

• 熟悉YARN提供的监控和诊断工具，包括ResourceManager和NodeManager的Web界面、JMX、日志等，以便更好地监控和调优集群。

Hadoop YARN提供了多种监控和诊断工具，用于帮助管理员和开发人员追踪集群的状态、资源使用情况以及应用程序的执行状况。以下是一些常用的YARN监控和诊断工具，以及如何使用它们来分析和解决问题：

1. ResourceManager Web UI：

• URL： http://:8088

ResourceManager Web UI提供了集群的总体概览，包括应用程序、队列、节点等的信息。可以通过这个界面查看应用程序的运行状况、资源的分配情况和队列的状态。这对于快速了解集群整体状况非常有用。

2. NodeManager Web UI：

• URL： http://:8042

NodeManager Web UI显示了每个节点上运行的容器的详细信息，包括容器的运行时信息、日志等。通过这个界面，可以查看特定节点上容器的日志，帮助定位问题。

3. YARN CLI（命令行界面）：

YARN CLI提供了命令行方式来查询和管理YARN集群。一些有用的命令包括：

• 应用程序列表： yarn application -list
• 应用程序详情： yarn application -status <application-id>
• 队列状态： yarn queue -status

通过命令行可以方便地获取集群状态和应用程序信息。

4. YARN Logs：

YARN会将应用程序的日志保存在Hadoop分布式文件系统（如HDFS）中。可以使用命令 yarn logs -applicationId <application-id> 来检查应用程序的日志。这对于排查应用程序的错误和异常非常有帮助。

5. YARN ResourceManager JMX（Java Management Extensions）：

ResourceManager通过JMX提供了一些管理和监控的接口。可以使用JConsole或类似的JMX工具连接到ResourceManager的JMX端口（默认端口为 8030）来获取更详细的内部状态信息。

6. YARN Timeline Service：

YARN Timeline Service提供了应用程序的事件和指标的存储和查询功能。通过访问Timeline Service的Web界面或API，可以深入了解应用程序的执行历史和性能状况。

7. YARN ResourceManager和NodeManager日志：

YARN ResourceManager和NodeManager产生的日志文件（位于日志目录下，通常为/var/log/hadoop-yarn）包含了系统级别的信息和错误。检查这些日志有助于发现集群中的问题，如资源不足、连接问题等。

使用这些工具和界面，可以监控YARN集群的状态、分析资源使用情况、追踪应用程序的执行情况，并在发生问题时进行诊断和调试。根据具体的问题，选择合适的工具来收集和分析信息，有助于及时发现和解决YARN集群中的各种问题。

10. YARN的最佳实践是什么，有哪些推荐的部署和运维策略？

- 掌握YARN的最佳实践，包括资源配置、调度器的选择、数据本地性的优化等，以确保集群的高性能、可靠性和可维护性。

Hadoop YARN的最佳实践涵盖了集群的部署、配置、优化和运维等方面。以下是一些YARN的最佳实践和推荐的部署、运维策略：

1. 硬件规划和部署：

• 硬件规划： 根据集群规模和负载预期进行硬件规划，包括节点的数量、每个节点的内存和CPU等。确保有足够的计算和存储资源。

• 网络带宽： 保证高带宽网络连接，特别是在大规模集群中，以便节点之间的通信不成为性能瓶颈。

2. 安全性配置：

• Kerberos认证： 启用Kerberos认证以确保集群的安全性。通过Kerberos可以提供身份验证和授权，防止未经授权的访问。

• ACL（访问控制列表）： 使用ACL配置来限制对于资源队列和应用程序的访问，以确保资源的安全使用。

3. 调度和容量规划：

• 队列和调度策略： 配置队列和调度策略以适应不同类型的应用程序和用户需求。根据优先级和资源的预留设置队列，确保高优先级应用程序获得更多资源。

• 容量调度器和公平调度器选择： 根据集群的规模和应用程序的特性选择适当的调度器。容量调度器适用于多租户环境，而公平调度器更适用于大规模集群和批处理工作负载。

4. 资源优化和调整：

• 容器的内存和虚拟内核设置： 根据应用程序的需求，调整容器的内存和虚拟内核设置，确保资源分配合理。

• 节点管理器的资源设置： 调整NodeManager的资源配置，以便更好地适应应用程序的资源需求。

5. 监控和诊断：

• 使用监控工具： 使用ResourceManager和NodeManager的Web UI、JMX、Timeline Service等工具来监控集群的状态、资源使用和应用程序的执行情况。

• 日志分析： 定期分析YARN ResourceManager、NodeManager和应用程序的日志，以及其他相关组件的日志，以及时发现和解决问题。

6. 升级和备份：

• 定期升级： 定期升级Hadoop和YARN的版本，以获取新的功能、性能改进和安全更新。

• 备份和恢复： 实施定期的集群备份和恢复计划，确保在发生故障时能够快速恢复。

7. 优化任务和数据本地性：

• 本地性优化： 通过配置本地性提示、调整Shuffle阶段的参数等方式，优化任务的数据本地性，减少数据在集群中的传输。

• 任务合并： 对于小任务，可以考虑将它们合并成更大的任务，以减少任务调度和执行的开销。

这些最佳实践和策略有助于保持YARN集群的健康运行，提高资源利用率，确保应用程序的性能，并简化集群的管理和维护。根据实际需求和环境，可以进一步调整这些策略。

这些问题涵盖了YARN的关键方面，通过深入探讨这些问题，你将能够更全面地理解YARN的内部机制和使用方法。

yarn 深入学习的资料，包含网址

以下是一些深入学习YARN的资料，包括官方文档、书籍和相关教程。请注意，链接的有效性和内容可能会发生变化，建议在搜索引擎中查找最新的资源。

1. 官方文档：
   • Apache Hadoop YARN官方文档
2. 书籍：
   • “Hadoop: The Definitive Guide” 一书中包含有关YARN的详细信息，作者Tom White。
   • “Hadoop Operations” 一书中包含有关Hadoop集群操作和管理的信息，作者Eric Sammer。
3. 教程和博客：
   • Hadoop YARN教程 - Tutorialspoint
   • Understanding Hadoop YARN Cluster Architecture
   • Hadoop YARN: Introduction and its Features
4. 在线课程：
   • Coursera - Big Data Analysis with Scala and Spark
   • edX - Introduction to Big Data with Apache Spark
5. GitHub资源：
   • Apache Hadoop GitHub Repository
   • Hadoop YARN GitHub Repository
6. 社区讨论和邮件列表：
   • Apache Hadoop邮件列表
   • Stack Overflow - Hadoop YARN标签

在学习过程中，了解YARN的核心概念、架构、配置以及实际部署和调优经验是很重要的。

通过阅读官方文档并参考社区的教程和博客，可以更好地理解YARN的工作原理和最佳实践。

• Yarn
• chat
  • 详细介绍一下 hadoop yarn
  • yarn 调度的实现原理
    • 1. 容量调度器（CapacityScheduler）：
    • 2. 公平调度器（FairScheduler）：
  • yarn 如何解决分布式调度的数据同步问题？
  • yarn 如何解决任务调度的并发问题？如何确定一个任务只被指定的节点获取到？
    • 并发问题解决：
    • 确保任务分配给指定节点：
  • 有哪些类似 yarn 的框架？
  • 给出上面这个框架，包含 yarn 在内，给出详细的对比表格
  • yarn 使用的最佳实践
  • 如果让你深入学习 yarn，你会问哪 10 个问题？为什么
    • 1. ResourceManager和NodeManager的角色和责任是什么？
    • ResourceManager（RM）的角色和责任：
    • NodeManager（NM）的角色和责任：
    • 2. YARN的调度器有哪些类型，它们之间有什么区别？
    • 1. 容量调度器（CapacityScheduler）：
    • 2. 公平调度器（FairScheduler）：
    • 3. YARN如何处理数据本地性以优化任务的执行效率？
    • 4. YARN的队列和调度策略是如何配置的，对应用程序和用户有什么影响？
    • 容量调度器（CapacityScheduler）配置：
    • 公平调度器（FairScheduler）配置：
    • 5. YARN的资源配置有哪些关键参数，如何根据应用程序的需求进行优化？
    • 6. YARN中容器的生命周期是如何管理的，如何通过调整配置来影响容器的重用率？
    • 容器的生命周期：
    • 容器的重用：
    • 7. YARN的安全性机制是什么，如何进行配置和管理？
    • 主要的YARN安全性机制：
    • 配置和管理YARN的安全性：
    • 8. YARN如何处理应用程序的优先级和资源的预留？
    • 1. 容量调度器（CapacityScheduler）：
      • 应用程序的优先级：
      • 资源的预留：
    • 2. 公平调度器（FairScheduler）：
      • 应用程序的优先级：
      • 资源的预留：
    • 9. YARN的监控和诊断工具有哪些，如何使用它们来分析和解决问题？
    • 1. ResourceManager Web UI：
    • 2. NodeManager Web UI：
    • 3. YARN CLI（命令行界面）：
    • 4. YARN Logs：
    • 5. YARN ResourceManager JMX（Java Management Extensions）：
    • 6. YARN Timeline Service：
    • 7. YARN ResourceManager和NodeManager日志：
    • 10. YARN的最佳实践是什么，有哪些推荐的部署和运维策略？
    • 1. 硬件规划和部署：
    • 2. 安全性配置：
    • 3. 调度和容量规划：
    • 4. 资源优化和调整：
    • 5. 监控和诊断：
    • 6. 升级和备份：
    • 7. 优化任务和数据本地性：
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