1.深入理解 Hadoop （七）YARN资源管理和调度详解

深入理解 Hadoop （七）YARN资源管理和调度详解

       Hadoop最初为批处理设计，调节其资源管理与调度仅支持FIFO机制。源码源码然而，修改随着Hadoop的调节普及与用户量的增加，单个集群内的源码源码应用程序类型与数量激增，FIFO调度机制难以高效利用资源，修改蚂蚁集团朔源码也无法满足不同应用的调节服务质量需求，故需设计适用于多用户的源码源码资源调度系统。

       YARN采用双层资源调度模型：ResourceManager中的修改资源调度器分配资源给ApplicationMaster，由YARN决定；ApplicationMaster再将资源分配给内部任务Task，调节用户自定。源码源码YARN作为统一调度系统，修改满足调度规范的调节分布式应用皆可在其中运行，调度规范包括定义ApplicationMaster向RM申请资源，源码源码AM自行完成Container至Task分配。修改短网址源码程序YARN采用拉模型实现异步资源分配，RM分配资源后暂存缓冲区，等待AM通过心跳获取。

       Hadoop-2.x版本中YARN提供三种资源调度器，分别为...

       YARN的队列管理机制包括用户权限管理与系统资源管理两部分。CapacityScheduler的核心特点包括...

       YARN的更多理解请参考官方文档：...

       在分布式资源调度系统中，资源分配保证机制常见有...

       YARN采用增量资源分配，代理授权码源码避免浪费但不会出现资源饿死现象。YARN默认资源分配算法为DefaultResourceCalculator，专注于内存调度。DRF算法将最大最小公平算法应用于主资源上，解决多维资源调度问题。实例分析中，系统中有9个CPU和GB RAM，自平衡车源码两个用户分别运行两种任务，所需资源分别为...

       资源抢占模型允许每个队列设定最小与最大资源量，以确保资源紧缺与极端情况下的需求。资源调度器在负载轻队列空闲时会暂时分配资源给负载重队列，仅在队列突然收到新提交应用程序时，调度器将资源归还给该队列，避免长时间等待。python源码阅读 class

       YARN最初采用平级队列资源管理，新版本改用层级队列管理，优点包括...

       CapacityScheduler配置文件capacity-scheduler.xml包含资源最低保证、使用上限与用户资源限制等参数。管理员修改配置文件后需运行"yarn rmadmin -refreshQueues"。

       ResourceScheduler作为ResourceManager中的关键组件，负责资源管理和调度，采用可插拔策略设计。初始化、接收应用和资源调度等关键功能实现，RM收到NodeManager心跳信息后，向CapacityScheduler发送事件，调度器执行一系列操作。

       CapacityScheduler源码解读涉及树型结构与深度优先遍历算法，以保证队列优先级。其核心方法包括...

       在资源分配逻辑中，用户提交应用后，AM申请资源，资源表示为Container，包含优先级、资源量、容器数目等信息。YARN采用三级资源分配策略，按队列、应用与容器顺序分配空闲资源。

       对比FairScheduler，二者均以队列为单位划分资源，支持资源最低保证、上限与用户限制。最大最小公平算法用于资源分配，确保资源公平性。

       最大最小公平算法分配示意图展示了资源分配过程与公平性保证。