Yarn【多队列实例、任务优先级设置】

前言

我们知道，Hadoop常见的三种调度器：FIFO调度器（几乎不用，因为它是先来先服务）、容量调度器（Apache Hadoop 默认的调度器）、公平调度器（CDH默认调度器）。

其中，容量调度器和公平调度器都是支持多任务队列的，但是我们如果不去指定，它默认把任务都放到一个默认的队列（‘default’队列）当中去，如果提交的任务比较多，那么并发度肯定很低，毕竟每个队列都是一个FIFO队列。这就需要我们创建多个队列。

怎么创建队列

1. 默认：调度器默认就 1 个 default 队列，不能满足生产要求（所有任务都在一个队列中，相当于在一个FIFO队列，并发度极低）。
2. 按照框架：mr / hive /spark/ flink 每个框架的任务放入指定的队列（但是企业用的不是特别多，毕竟假如大公司，一次上万个任务，除以4之后每个队列的压力仍然很大
3. 按照业务模块：登录注册、购物车、下单、业务部门 1、业务部门 2 ...（主流创建队列的方式）

创建多队列的好处

1. 不用担心因为一个队列的原因，导致实习生直接一手递归死循环把整个集群资源耗尽干瘫痪。
2. 降级使用，特殊时期保证重要的任务队列资源充足（双11、618）。

实际案例

需求

    default 队列占总内存的 40%，最大资源容量占总资源 60%（也就是说当自己资源不足的时候，可以去抢占别人的资源，但是不能超过60%），hive 队列占总内存的 60%，最大资源容量占总资源 80%。 

配置capacity-scheduler.xml

我们可以看到，目前default队列的总容量占总资源的100%，最大容量同样占100%。

我们需要配置的是 hadoop3.1.3etc/hadoop/capacity-scheduler.xml

替换修改后的调度器配置文件

分发脚本

刷新队列

语法： ** yarn rmadmin -refreshQueues**

指定执行队列案例测试

    使用wordcount案例进行测试，要求指定使用 hive 队列来提交任务。（不指定的话默认使用的是default队列）

命令：

 hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.0.jar wordcount -D mapreduce.job.queuename=hive /wcinput /wcoutput2

此外，如果是我们自己编写的MapReduce程序，我们可以在Driver类中来指定提交任务的队列：

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);
 }

容量调度器下的任务优先级

    容量调度器，支持任务优先级的配置，在资源紧张时，优先级高的任务将优先获取资源。 

默认情况，Yarn 将所有任务的优先级限制为 0（也就是说，默认每个队列都是一个FIFO队列，按照先来先服务的原则），若想使用任务的优先级功能，须开放该限制。

1、修改yarn-site.xml

设置5个优先级等级

<property>
 <name>yarn.cluster.max-application-priority</name>
 <value>5</value>
</property>

2、分发配置、重启Yarn

更新了yarn-site.xml需要重启yarn才能生效

3、提交任务时指定任务优先级

hadoop jar /opt/module/hadoop-3.3.0/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.0.jar pi -D mapreduce.job.priority=5 5 2000000

4、提交任务后指定任务优先级

yarn application -appID application_1611133087930_0009 -updatePriority 5