Yarn config

  • Resource manager
  • Node manager

  • Application master

  • 资源

  • Container

    • container所需资源，minimum/maximum memory/vcores

  • Scheduler

    • FIFO
    • CapacityScheduler
    • FairScheduler

  • Queue

Application — scheduler —> Queue

yarn-site.xml中配置。

下文引用自http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/hadoop-yarn-configurations-resourcemanager-nodemanager/

Node manager

Node manager architecture

Node manager

ResourceManager相关配置参数

  • （1） yarn.resourcemanager.address

参数解释：ResourceManager 对客户端暴露的地址。客户端通过该地址向RM提交应用程序，杀死应用程序等。

默认值：${yarn.resourcemanager.hostname}:8032

  • （2） yarn.resourcemanager.scheduler.address

参数解释：ResourceManager 对ApplicationMaster暴露的访问地址。ApplicationMaster通过该地址向RM申请资源、释放资源等。

默认值：${yarn.resourcemanager.hostname}:8030

  • （3） yarn.resourcemanager.resource-tracker.address

  • 参数解释：ResourceManager 对NodeManager暴露的地址.。NodeManager通过该地址向RM汇报心跳，领取任务等。 默认值：${yarn.resourcemanager.hostname}:8031

  • （4） yarn.resourcemanager.admin.address

参数解释：ResourceManager 对管理员暴露的访问地址。管理员通过该地址向RM发送管理命令等。

默认值：${yarn.resourcemanager.hostname}:8033

  • （5） yarn.resourcemanager.webapp.address

参数解释：ResourceManager对外web ui地址。用户可通过该地址在浏览器中查看集群各类信息。

默认值：${yarn.resourcemanager.hostname}:8088

  • （6） yarn.resourcemanager.scheduler.class

参数解释：启用的资源调度器主类。目前可用的有FIFO、Capacity Scheduler和Fair Scheduler。

默认值： org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler

  • （7） yarn.resourcemanager.resource-tracker.client.thread-count

参数解释：处理来自NodeManager的RPC请求的Handler数目。

默认值：50

  • （8） yarn.resourcemanager.scheduler.client.thread-count

参数解释：处理来自ApplicationMaster的RPC请求的Handler数目。

默认值：50

  • （9） yarn.scheduler.minimum-allocation-mb/ yarn.scheduler.maximum-allocation-mb

参数解释：单个可申请的最小/最大内存资源量。比如设置为1024和3072，则运行MapRedce作业时，每个Task最少可申请1024MB内存，最多可申请3072MB内存。

默认值：1024/8192

  • （10） yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores / yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores

参数解释：单个可申请的最小/最大虚拟CPU个数。比如设置为1和4，则运行MapRedce作业时，每个Task最少可申请1个虚拟CPU，最多可申请4个虚拟CPU。什么是虚拟CPU，可阅读我的这篇文章：“YARN 资源调度器剖析”。

默认值：1/32

  • （11） yarn.resourcemanager.nodes.include-path /yarn.resourcemanager.nodes.exclude-path

参数解释：NodeManager黑白名单。如果发现若干个NodeManager存在问题，比如故障率很高，任务运行失败率高，则可以将之加入黑名单中。注意，这两个配置参数可以动态生效。（调用一个refresh命令即可）

默认值：“”

  • （12） yarn.resourcemanager.nodemanagers.heartbeat-interval-ms

参数解释：NodeManager心跳间隔

默认值：1000（毫秒）

NodeManager相关配置参数

  • （1） yarn.nodemanager.resource.memory-mb

参数解释：NodeManager总的可用物理内存。注意，该参数是不可修改的，一旦设置，整个运行过程中不可动态修改。另外，该参数的默认值是8192MB，即使你的机器内存不够8192MB，YARN也会按照这些内存来使用（傻不傻？），因此，这个值通过一定要配置。不过，Apache已经正在尝试将该参数做成可动态修改的。

默认值：8192

  • （2） yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio

参数解释：每使用1MB物理内存，最多可用的虚拟内存数。

默认值：2.1

  • （3） yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores

参数解释：NodeManager总的可用虚拟CPU个数。

默认值：8

  • （4） yarn.nodemanager.local-dirs

参数解释：中间结果存放位置，类似于1.0中的mapred.local.dir。注意，这个参数通常会配置多个目录，已分摊磁盘IO负载。

默认值：${hadoop.tmp.dir}/nm-local-dir

  • （5） yarn.nodemanager.log-dirs

参数解释：日志存放地址（可配置多个目录）。

默认值：${yarn.log.dir}/userlogs

  • （6） yarn.nodemanager.log.retain-seconds

参数解释：NodeManager上日志最多存放时间（不启用日志聚集功能时有效）。

默认值：10800（3小时）

  • （7） yarn.nodemanager.aux-services

参数解释：NodeManager上运行的附属服务。需配置成mapreduce_shuffle，才可运行MapReduce程序

默认值：“”

yarn-site.xml yarn.scheduler.minimum-allocation-mb:341 yarn.scheduler.increment-allocation-mb: yarn.scheduler.maximum-allocation-mb:1023

节点分配给NodeManager的可用内存 yarn.nodemanager.resource.memory-mb:1023

yarn.scheduler.minimum-allocation-mb < yarn.nodemanager.resource.memory-mb yarn.scheduler.maximum-allocation-mb:1023 < yarn.nodemanager.resource.memory-mb

mapred-site.xml

yarn.app.mapreduce.am.resource.mb： 341 mapreduce.map.memory.mb：341 mapreduce.reduce.memory.mb：682 mapreduce.task.io.sort.mb：190

mapreduce.map.java.opts: -Xmx272m mapreduce.reduce.java.opts: -Xmx545m

Resource manager: bdtest-002

Application manager:

Node manager:

Yarn操作

  • 查看application log

    $ yarn logs -applicationId applicationID

  • 控制application

    yarn application -list
yarn application -status
yarn application -kill

Yarn参考文章