Hadoop 教程 - Hadoop YARN Fair Scheduler公平调度器深入研究

Hadoop YARN的Fair Scheduler是一种高度可配置且灵活的资源调度器，它旨在为所有作业提供公平的资源分配。下面是对Fair Scheduler的深入研究，包括其工作原理、配置、特点及应用场景。

工作原理

公平性原则: Fair Scheduler的目标是让所有作业（或队列）在长时间内获得大致相等的资源份额。这意味着，如果两个作业同时提交到系统中，无论它们的提交时间如何，最终它们都将获得接近一半的集群资源（假设两者对资源的需求相同）。这种机制特别有利于多用户共享的集群环境，避免了某些用户或作业独占资源的情况。

资源份额: Fair Scheduler通过维护每个作业或队列的“公平份额”来实现公平性。当作业的当前资源低于其公平份额时，它会被优先分配资源。而那些已经超出其公平份额的作业则会被延迟分配，直至其他作业的资源需求得到满足。

多层队列结构: Fair Scheduler支持多层次的队列结构，每个队列可以有自己的子队列，每个队列还可以配置权重，以决定资源分配的比例。例如，可以为不同的部门或用户组创建队列，并根据需要为其分配不同的资源权重。

最小资源保证: 除了公平性外，Fair Scheduler还允许为队列设置最小资源量，确保即使在资源紧张时，每个队列也能获得一定数量的资源，保障关键作业的执行。

配置

配置Fair Scheduler主要通过修改fair-scheduler.xml文件。需要在YARN的配置文件（如yarn-site.xml）中指定使用Fair Scheduler作为资源管理器的调度器：

<property>
  <name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>
  <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler</value>
</property>
1
2
3
4

然后，在fair-scheduler.xml中定义队列、权重、最小资源量等参数。

特点

• 公平性: 长期公平地分配资源，不论作业提交时间。
• 灵活性: 支持复杂队列结构和动态调整资源分配。
• 最小资源保障: 确保每个队列获得基本的资源需求。
• 抢占: 支持资源抢占机制，以加快达到公平状态的速度。
• 可扩展性: 能够处理大规模集群和大量并发作业。

应用场景

• 多租户环境: 对于需要支持多个团队或用户共享集群的场景，Fair Scheduler能确保资源的公平分配，提高用户满意度。
• 混合负载: 在运行不同优先级或不同类型作业的集群中，通过配置队列权重和最小资源保证，可以更好地平衡各种作业的需求。
• 科研与教育: 学术机构和研究机构常有多个项目同时运行，公平调度器能够保证每个项目都能获得合理的资源份额。

深入了解和正确配置Fair Scheduler，能够显著提升YARN集群资源使用的效率和公平性，特别是在资源竞争激烈的环境中。