概观

YARN支持可扩展的资源模型。默认情况下，YARN会跟踪所有节点，应用程序和队列的CPU和内存，但资源定义可以扩展为包含任意“countable”资源。可数资源是在容器运行时消耗的资源，但之后会释放。CPU和内存都是可数资源。其他示例包括GPU资源和软件许可证。

此外，YARN还支持使用“resource profiles”，允许用户通过单个配置文件指定多个资源请求，类似于Amazon Web Services Elastic Compute Cluster实例类型。例如，“large”可能意味着8个虚拟内核和16GB RAM。

组态

支持以下配置属性。请参阅下文了解详情。

yarn-site.xml

配置属性	描述
yarn.resourcemanager.resource-profiles.enabled	指示是否启用资源配置文件支持。默认为false。

资源的types.xml

配置属性	描述
yarn.resource-types	逗号分隔的附加资源列表。可能不包括内存，内存-mb或vcores
yarn.resource-types.<resource>.units	指定资源类型的默认单位
yarn.resource-types.<resource>.minimum-allocation	指定资源类型的最小请求
yarn.resource-types.<resource>.maximum-allocation	对指定资源类型的最大请求

节点resources.xml中

配置属性	描述
yarn.nodemanager.resource-type.<resource>	节点管理器中可用的指定资源的数量

请注意，如果使用了resource-types.xml和node-resources.xml文件，则还需要将它们放在与yarn-site.xml相同的配置目录中。或者，可以将属性放入yarn-site.xml文件中。

YARN资源模型

Resource Manager

资源管理器是跟踪集群中哪些资源的最终仲裁者。资源管理器从XML配置文件加载其资源定义。例如，要定义除CPU和内存之外的新资源，应配置以下属性：

<configuration>
  <property>
    <name>yarn.resource-types</name>
    <value>resource1,resource2</value>
    <description>
    The resources to be used for scheduling. Use resource-types.xml
    to specify details about the individual resource types.
    </description>
  </property>
</configuration>

有效的资源名称必须以字母开头，并且只包含字母，数字和以下任何内容： ‘.’, ‘_’, or ‘-’.   有效的资源名称也可以选择在名称空格后跟斜杠。有效的名称空间由以句点分隔的字母，数字和短划线组成。例如，以下是有效的资源名称：

• myresource
• my_resource
• My-Resource01
• com.acme/myresource

以下是无效资源名称的示例：

• 10myresource
• my resource
• com/acme/myresource
• $NS/myresource
• -none-/myresource

对于定义的每个新资源类型，可以添加可选的单元属性以设置资源类型的默认单位。有效值为：

该属性必须命名为yarn.resource-types.<resource>.units. 每个定义的资源也可以具有可选的最小和最大属性。属性必须命名为yarn.resource-types.<resource>.minimum-allocation  和yarn.resource-types.<resource>.maximum-allocation 

所述yarn.resource-types  属性和任何单元，mimimum，或最大性能可以以通常的定义yarn-site.xml文件或在一个文件名为  resource-types.xml 。例如，以下任何一个文件都可能出现：

<configuration>
  <property>
    <name>yarn.resource-types</name>
    <value>resource1, resource2</value>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.resource-types.resource1.units</name>
    <value>G</value>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.resource-types.resource2.minimum-allocation</name>
    <value>1</value>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.resource-types.resource2.maximum-allocation</name>
    <value>1024</value>
  </property>
</configuration>

Node Manager

每个节点管理器独立定义该节点可用的资源。资源定义是通过为每个可用资源设置属性来完成的。该属性必须命名为yarn.nodemanager.resource-type.<resource> ，并且可以放在通常的yarn-site.xml文件或名为noderesources.xml的文件中。属性的值应该是节点提供的资源量。例如：

<configuration>
 <property>
   <name>yarn.nodemanager.resource-type.resource1</name>
   <value>5G</value>
 </property>

 <property>
   <name>yarn.nodemanager.resource-type.resource2</name>
   <value>2m</value>
 </property>

</configuration>

请注意，用于这些资源的单位不需要与资源管理器持有的定义匹配。如果单位不匹配，资源管理器将自动进行转换。

使用MapReduce的资源

MapReduce从YARN请求三种不同类型的容器：master container, map containers, 和 reduce containers 。对于每种容器类型，都有一组相应的属性可用于设置所请求的资源。

在MapReduce中设置资源请求的属性是：

属性	描述
yarn.app.mapreduce.am.resource.mb	将应用程序主容器请求的内存设置为以MB为单位的值。不再是首选。请改用yarn.app.mapreduce.am.resource.memory-mb。默认为1536。  即  1.5G
yarn.app.mapreduce.am.resource.memory	将应用程序主容器请求的内存设置为以MB为单位的值。不再是首选。请改用yarn.app.mapreduce.am.resource.memory-mb。默认为1536。  即  1.5G
yarn.app.mapreduce.am.resource.memory-mb	将应用程序主容器请求的内存设置为以MB为单位的值。默认为1536。   即  1.5G
yarn.app.mapreduce.am.resource.cpu-vcores	将应用程序主容器请求的CPU设置为该值。不再是首选。请改用yarn.app.mapreduce.am.resource.vcores。默认为1。
yarn.app.mapreduce.am.resource.vcores	将应用程序 master container 请求的CPU设置为该值。默认为1。
yarn.app.mapreduce.am.resource <resource>	将应用程序 master container 的<resource>请求的数量设置为该值。如果未指定单位，则假定资源的默认单位。请参阅上面的单位部分。
mapreduce.map.memory.mb	将所有 map task containers 请求的内存设置为以MB为单位的值。不再是首选。请改用mapreduce.map.resource.memory-mb。默认为1024。
mapreduce.map.resource.memory	将所有 map 任务容器请求的内存设置为以MB为单位的值。不再是首选。请改用mapreduce.map.resource.memory-mb。默认为1024。
mapreduce.map.resource.memory-mb	将所有 map master container  请求的内存设置为以MB为单位的值。默认为1024。
mapreduce.map.cpu.vcores	将所有 map master container  请求的CPU设置为该值。不再是首选。请改用mapreduce.map.resource.vcores。默认为1。
mapreduce.map.resource.vcores	将所有映射 map master container   请求的CPU设置为该值。默认为1。
mapreduce.map.resource <resource>	将所有 map master container  的<resource>请求的数量设置为该值。如果未指定单位，则假定资源的默认单位。请参阅上面的单位部分。
mapreduce.reduce.memory.mb	将所有reduce task container   请求的内存设置为以MB为单位的值。不再是首选。请改用mapreduce.reduce.resource.memory-mb。默认为1024。
mapreduce.reduce.resource.memory	将所有reduce task container 请求的内存设置为以MB为单位的值。不再是首选。请改用mapreduce.reduce.resource.memory-mb。默认为1024。
mapreduce.reduce.resource.memory-mb	将所有educe task container请求的内存设置为以MB为单位的值。默认为1024。
mapreduce.reduce.cpu.vcores	将所有reduce task container请求的CPU设置为该值。不再是首选。请改用mapreduce.reduce.resource.vcores。默认为1。
mapreduce.reduce.resource.vcores	将所有educe task container请求的CPU设置为该值。默认为1。
mapreduce.reduce.resource <resource>	将所有educe task container 的<resource>请求的数量设置为该值。如果未指定单位，则假定资源的默认单位。请参阅上面的单位部分。

请注意，YARN可以修改这些资源请求以满足配置的最小和最大资源值，或者是配置增量的倍数。参见yarn.scheduler.maximum-allocation-mb，yarn.scheduler.minimum-allocation-mb，yarn.scheduler.increment-allocation-mb，yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores，yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores 和 yarn.scheduler.increment-allocation-vcores   在YARN scheduler configuration 属性。

资源配置文件

资源配置文件为用户提供了一种简单的方法，可以使用单个配置文件请求一组资源，以及管理员管理资源使用方式的方法。

要配置资源类型，管理员必须在资源管理器的yarn-site.xml文件中设置yarn.resourcemanager.resource-profiles.enabled  ot true。此文件定义支持的配置文件。例如：

{
    "small": {
        "memory-mb" : 1024,
        "vcores" : 1
    },
    "default" : {
        "memory-mb" : 2048,
        "vcores" : 2
    },
    "large" : {
        "memory-mb": 4096,
        "vcores" : 4
    },
    "compute" : {
        "memory-mb" : 2048,
        "vcores" : 2,
        "gpu" : 1
    }
}

在此示例中，用户可以访问具有不同资源设置的四个配置文件。请注意，在计算配置文件中，管理员已配置了如上所述的其他资源。

请求个人资料

分布式shell是目前唯一支持资源配置文件的客户端。使用分布式shell，用户可以指定资源配置文件名称，该名称将自动转换为适当的资源请求集。

例如：

hadoop job $DISTSHELL -jar $DISTSHELL -shell_command run.sh -container_resource_profile small

 

 

原文链接: https://hadoop.apache.org/docs/r3.2.0/

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