Hadoop3：Yarn容量调度器配置多队列案例

news2024/11/24 8:51:44

一、情景描述

需求1：
default队列占总内存的40%，最大资源容量占总资源60%，hive队列占总内存的60%，最大资源容量占总资源80%。

二、多队列优点

（1）因为担心员工不小心，写递归死循环代码，把所有资源全部耗尽。
（2）实现任务的降级使用，特殊时期保证重要的任务队列资源充足。

三、多队列配置

capacity-scheduler.xml

<!-- 指定多队列，增加hive队列 -->
<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.queues</name>
    <value>default,hive</value>
    <description>
      The queues at the this level (root is the root queue).
    </description>
</property>

<!-- 降低default队列资源额定容量为40%，默认100% -->
<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.default.capacity</name>
    <value>40</value>
</property>

<!-- 降低default队列资源最大容量为60%，默认100% -->
<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.default.maximum-capacity</name>
    <value>60</value>
</property>

为hive队列添加必要属性：
都是yarn.scheduler.capacity.root.hive下的配置

<!-- 指定hive队列的资源额定容量 -->
<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.capacity</name>
    <value>60</value>
</property>

<!-- 用户最多可以使用队列多少资源，1表示 -->
<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.user-limit-factor</name>
    <value>1</value>
</property>

<!-- 指定hive队列的资源最大容量 -->
<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.maximum-capacity</name>
    <value>80</value>
</property>

<!-- 启动hive队列 -->
<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.state</name>
    <value>RUNNING</value>
</property>

<!-- 哪些用户有权向队列提交作业 -->
<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.acl_submit_applications</name>
    <value>*</value>
</property>

<!-- 哪些用户有权操作队列，管理员权限（查看/杀死） -->
<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.acl_administer_queue</name>
    <value>*</value>
</property>

<!-- 哪些用户有权配置提交任务优先级 -->
<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.acl_application_max_priority</name>
    <value>*</value>
</property>

<!-- 任务的超时时间设置：yarn application -appId appId -updateLifetime Timeout
参考资料：https://blog.cloudera.com/enforcing-application-lifetime-slas-yarn/ -->

<!-- 如果application指定了超时时间，则提交到该队列的application能够指定的最大超时时间不能超过该值。 
-->
<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.maximum-application-lifetime</name>
    <value>-1</value>
</property>

<!-- 如果application没指定超时时间，则用default-application-lifetime作为默认值 -->
<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.default-application-lifetime</name>
    <value>-1</value>
</property>

命令方式指定任务的运行时间
yarn application -appId appId -updateLifetime Timeout

四、更新配置到服务器

上传capacity-scheduler.xml到102，然后，用xsync同步脚本同步到103,104.
102上：yarn rmadmin -refreshQueues
在这里插入图片描述

五、执行任务

1、命令方式指定任务队列

hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount -D mapreduce.job.queuename=hive /input /output1

2、Java代码中指定任务队列

public class WcDrvier {

    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {

        Configuration conf = new Configuration();

        conf.set("mapreduce.job.queuename","hive");

        //1. 获取一个Job实例
        Job job = Job.getInstance(conf);

        。。。 。。。

        //6. 提交Job
        boolean b = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(b ? 0 : 1);
    }
}