大数据培训_容量调度器的介绍

　　容量调度器的介绍
　　容量调度器使得Hadoop应用能够共享的、多用户的、操作简便的运行在集群上，同时较大化集群的吞吐量和利用率。
　　容量调度器以队列为单位划分资源，每个队列都有资源使用的下限和上限。每个用户可以设定资源使用上限。管理员可以约束单个队列、用户或作业的资源使用。支持作业优先级，但不支持资源抢占。
　　容量调度器的特点
　　容量保证：管理员可为每个队列设置资源最低保证和资源使用上限，所有提交到该队列的应用程序共享这些资源。
　　灵活性：如果一个队列中的资源有剩余，可以暂时共享给那些需要资源的队列，当该队列有新的应用程序提交，则其他队列释放的资源会归还给该队列。
　　支持优先级：队列支持任务优先级调度（默认是FIFO）。
　　多重租赁：支持多用户共享集群和多应用程序同时运行。为防止单个应用程序、用户或者队列独占集群资源，管理员可为之增加多重约束。
　　动态更新配置文件：管理员可根据需要动态修改配置参数，以实现在线集群管理。
　　容量调度器的任务选择
　　调度时，首先按以下策略选择一个合适队列：
　　资源利用量最低的队列优先，比如同级的两个队列Q1和Q2，它们的容量均为30，而Q1已使用10，Q2已使用12，则会优先将资源分配给Q1。
　　最小队列层级优先，例如：QueueA与QueueB.childQueueB，则QueueA优先。
　　资源回收请求队列优先。
　　然后按以下策略选择该队列中一个任务：
　　按照任务优先级和提交时间顺序选择，同时考虑用户资源量限制和内存限制。
　　队列的创建是在多租户页面，当创建一个租户关联YARN服务时，会创建同名的队列。比如先创建QueueA,QueueB两个租户，即对应YARN两个队列。
　　队列的资源容量（百分比），有default、QueueA、QueueB三个队列，每个队列都有一个[队列名].capacity配置：
　　Default队列容量为整个集群资源的20%。
　　QueueA队列容量为整个集群资源的10%。
　　QueueB队列容量为整个集群资源的10%，后台有一个影子队列root-default使队列之和达到100% 。
　　共享空闲资源
　　由于存在资源共享，因此一个队列使用的资源可能超过其容量（例如QueueA.capacity），而较大资源使用量可通过参数限制。
　　如果某个队列任务较少，可将剩余资源共享给其他队列，例如QueueA的maximum-capacity配置为100，假设当前只有QueueA在运行任务，理论上QueueA可以占用整个集群100%的资源。
　　用户限制
　　每个用户最低资源保障（百分比）：
　　任何时刻，一个队列中每个用户可使用的资源量均有一定的限制，当一个队列中同时运行多个用户的任务时，每个用户的可使用资源量在一个最小值与较大值之间浮动，其中，较大值取决于正在运行的任务数目，而最小值则由minimum-user-limit-percent决定。
　　例如，设置队列A的这个值为25，即Yarn.scheduler.capacity.root.QueueA.minimum-user-limit-percent=25，那么随着提任务的用户增加，队列资源的调整如下：

​
　　每个用户最多可使用的资源量（所在队列容量的倍数）：
　　queue容量的倍数，用来设置一个user可以获取更多的资源。 Yarn.scheduler.capacity.root.QueueD.user-limit-factor=1。默认值为1，表示一个user获取的资源容量不能超过queue配置的capacity，无论集群有多少空闲资源，最多不超过maximum-capacity。
　　较大活跃任务数：
　　整个集群中允许的较大活跃任务数，包括运行或挂起状态的所有任务，当提交的任务申请数据达到限制以后，新提交的任务将会被拒绝。默认值10000。
　　每个队列较大任务数：
　　对于每个队列，可以提交的较大任务数，以QueueA为例，可以在队列配置页面配置，默认是1000，即此队列允许最多1000个活跃任务。
　　每个用户可以提交的较大任务数：
　　这个数值依赖每个队列较大任务数。根据上面的数据， QueueA最多可以提交1000个任务，那么对于每个用户而言，可以向QueueA提交的较大任务数为1000* 用户最低资源保障率（假设25%）* 用户可使用队列资源的倍数(假设1)。