Hadoop YARN Cgroups 资源隔离讲解-六虎

一、概述

Hadoop YARN (Yet Another Resource Negotiator) 运用 Cgroups（Control Groups）来进行资源办理和阻隔。Cgroups 是 Linux 内核提供的一种机制，用于约束、账户和阻隔进程组（process groups）的资源（例如 CPU、内存、磁盘 I/O 等）。

以下是 Hadoop YARN Cgroups 的首要解说：

资源阻隔和办理： Cgroups 答应将进程组织成层次结构，每个层次结构都能够分配特定的资源配额。在 Hadoop YARN 中，每个应用程序或容器都能够被放置在一个独立的 Cgroup 中，以确保资源阻隔和办理。
支撑的资源： YARN Cgroups 首要用于约束和办理以下资源：
- CPU：约束每个容器能够运用的 CPU 资源。
- 内存：约束每个容器能够运用的内存资源。
- 磁盘 I/O：约束每个容器能够运用的磁盘 I/O 资源。
Cgroups 装备：在 YARN 中，Cgroups 的装备信息一般在 yarn-site.xml 文件中指定。装备项包括：
- yarn.nodemanager.linux-container-executor.cgroups.hierarchy: Cgroups 层次结构的称号。
- yarn.nodemanager.linux-container-executor.cgroups.mount: 是否挂载 Cgroups。
Cgroups 的运用场景：
- 资源阻隔： Cgroups 答应将使命或容器阻隔在一个独立的环境中，防止它们互相搅扰。
- 资源配额：能够为每个使命或容器设置资源配额，防止其运用过多的 CPU、内存等资源。
- 使命优先级：经过调整 Cgroups 中的资源约束，能够为不同的使命分配不同的优先级。
YARN 中的 Cgroups 完成： YARN 运用 Linux Container Executor（LCE）来完成容器的阻隔和资源办理。LCE 负责为每个容器创建 Cgroup 并进行资源的装备。
留意事项和装备主张：
- 装备 Cgroups 时需求确保体系启用了 Cgroups 功用，且相应的内核模块已加载。
- 能够依据实践需求装备 Cgroups 的层次结构和资源约束。

官方文档：hadoop.apache.org/docs/curren…

二、Hadoop 环境准备

能够挑选物理布置，假如仅仅测验的话，也能够挑选容器布置，这儿为了快速测验就挑选容器布置了。物理布置和容器布置教程如下：

三、内存资源约束

Hadoop 3.x 里 YARN 的内存约束战略有三种：

无约束：无约束形式不会约束 container 内存的运用，该形式下集群的资源利用率高。可是遇到一些不太守规矩的用户，会呈现请求很少内存可是占用许多的作业，这种作业会严峻影响到集群的稳定性，假如没有继续运营，会导致集群在某些阶段面对很严峻的稳定性危险。
严厉约束：严厉形式会约束进程实践运用的内存，并将实践运用内存超越请求内存的作业杀掉。在 Java 的核算使命中，其实存在很多非堆内存运用，很难在作业提交前预测出作业实践的内存占用情况。因而严厉形式会导致许多使命呈现 OOM 被 kill 的情况，对于平台方来说会有比较高的 oncall 本钱，对用户需求了解底层的一些细节，并且不断调整作业的内存装备。优点也比较显着，整个集群作业的资源运用收到严厉约束，作业和作业时刻的阻隔相对比较完全，因而整个集群的稳定性有非常好的保障。严厉形式下有两种完成方法：
- 根据 poll 形式, NodeManager 内部会有一个 MonitorThread 守时检查每个 container 的内存运用（rss）是否超越了请求的内存，并将超越内存的 container 杀掉，在 ResourceManager 中能看到 Task 被 kill 的原因。这个战略有个小问题是检测有间隔，假如一个 container 短时刻内很多请求内存，还是会有一点危险。另外一个问题就是，这个战略无法约束 CPU 的运用。
- 另外一种就是根据 Linux 的 CGroups 机制去约束每个 Container 的内存运用。CGroups 也是 Docker 约束进程资源的中心机制，不过在 YARN 中，是由 NodeManager 来完成 CGroups 战略的创建和毁掉。Cgroups 的机制相比 MonitorThread 比，凭借了操作体系原生的资源阻隔机制，能够一起支撑 CPU 和内存、网络的约束。

整个严厉形式的通病就是：假如内存约束太严厉，会导致使命容易挂掉，会有很多的沟通本钱；CPU 约束太严厉，使命的核算功用欠安，一起集群的资源利用率会低。

弹性内存操控：弹性形式的首要思路是将 NodeManager 和他办理的 container 看作一个全体，经过 CGroups 进行阻隔。答应某些 container 运用超越自己请求的资源，一起假如全体资源超越了阈值，就发动严厉的约束战略进行驱赶。

【留意】Hadoop 2.x 时还不支撑 CGroup，内存约束首要根据 poll 的线程来约束，假如遇到 NodeManager 短时刻分配很多内存，会导致内存约束战略失效，进而引发内存问题。

弹性形式的装备如下：

<!-- 关闭严厉形式 -->
<property>
  <name>yarn.nodemanager.resource.memory.enforced</name>
  <value>false</value>
</property>
<!-- 敞开 CGroup 内存资源约束 -->
<property>
  <name>yarn.nodemanager.resource.memory.enabled</name>
  <value>true</value>
</property>
<!-- 弹性内存 -->
<property>
  <name>yarn.nodemanager.elastic-memory-control.enabled</name>
  <value>true</value>
</property>
<!-- 敞开物理内存检查 -->
<property>
  <name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
  <value>true</value>
</property>
<!--cancel check of physical and virtural memory allocation-->
<property>
  <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
  <value>false</value>
</property>
<!-- Using Cgroup -->
<property>
  <name>yarn.nodemanager.linux-container-executor.resources-handler.class</name>
  <value>org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.util.CgroupsLCEResourcesHandler</value>
</property>
<!-- CPU 资源约束 -->
<property>
  <name>yarn.nodemanager.resource.percentage-physical-cpu-limit</name>
  <value>90</value>
</property>

可是内存一般经过设置yarn.nodemanager.resource.memory-mb 参数即可操控NM节点的内存运用上限。首要是CPU的约束，接下来就细讲CPU资源约束。

四、CPU 资源约束

CGroups 是一种将使命及其子使命聚集和区分进一个垂直的分组的战略，并提供在此结构上的特别的操作。CGroups 是 Linux 内核功用，自内核版别 2.6.24 被引进。从 Yarn 角度，该功用使得限额容器的资源运用成为可能。一个示例是 CPU 运用，假如没有 CGroups，约束容器的 CPU 运用非常困难。

官方文档：hadoop.apache.org/docs/curren…

前期准备工作：

###1、 分配可执行文件权限
chown root:hadoop /opt/apache/hadoop/bin/container-executor
# 该装备文件权限特别，得设置6050权限
chmod 6050 /opt/apache/hadoop/bin/container-executor
### 2、装备 container-executor.cfg
vi  /opt/apache/hadoop/etc/hadoop/container-executor.cfg
yarn.nodemanager.local-dirs=/hadoop/yarn/local
yarn.nodemanager.log-dirs=/hadoop/yarn/log
yarn.nodemanager.linux-container-executor.group=hadoop 
banned.users=hdfs,yarn,mapred,bin
min.user.id=1000

1）启用 LCE

在 Nodemanager 中， CGroup 功用集成在 LinuxContainerExecutor 中，所以要运用 CGroup 功用，有必要设置 container-executor 为 LinuxContainerExecutor. 一起需求装备 NM 的 Unix Group，这个是可执行的二进制文件 container-executor 用来做安全验证的，需求与 container-executor.cfg 里边装备的一致。

<property>
  <name>yarn.nodemanager.container-executor.class</name>
  <value>org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.LinuxContainerExecutor<value>
</property>
<property>
  <name>yarn.nodemanager.linux-container-executor.group</name>
  <value>hadoop<value>
</property>

2）启用 CGroup

LinuxContainerExecutor 并不会强制敞开 CGroup 功用，假如想要敞开 CGroup 功用，有必要设置 resource-handler-class 为 CGroupsLCEResourceHandler.

<property>
  <name>yarn.nodemanager.linux-container-executor.resources-handler.class</name>
  <value>org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.util.CgroupsLCEResourcesHandler<value>
</property>

3）装备 Yarn CGroup 目录

NM 经过 yarn.nodemanager.linux-container-executor.cgroups.hierarchy 装备一切 Yarn Containers 进程放置的 CGroup 目录。

假如体系的 CGroup 未挂载和装备，能够在体系上手动挂载和装备和启用 CGroup 功用，也能够经过设置 yarn.nodemanager.linux-container-executor.cgroups.mount 为 true，一起设置 CGroup 挂载路径 yarn.nodemanager.linux-container-executor.cgroups.mount-path 来完成 NM 自动挂载 CGroup (不主张这样用，问题挺多)。
假如体系的 CGroup 现已挂载且装备完成，并且 Yarn 用户有 CGroup cpu 子目录的写入权限，NM 会在 cpu 目录下创建 hadoop-yarn 目录，假如该目录现已存在，确保 yarn 用户有写入权限即可。

<property>
  <name>yarn.nodemanager.linux-container-executor.cgroups.hierarchy</name>
  <value>/hadoop-yarn<value>
</property>
<property>
  <name>yarn.nodemanager.linux-container-executor.cgroups.mount</name>
  <value>false<value>
</property>
<property>
  <name>yarn.nodemanager.linux-container-executor.cgroups.mount-path</name>
  <value>/sys/fs/cgroup<value>
</property>

提前创建目录

mkdir /sys/fs/cgroup/hadoop-yarn
# 需求给hadoop用户有执行权限即可
chown -R hadoop:haodop /sys/fs/cgroup/hadoop-yarn

3）CPU 资源约束

NM 首要运用两个参数来约束 containers CPU 资源运用。

首先，运用 yarn.nodemanager.resource.percentage-physical-cpu-limit 来设置一切 containers 的总的 CPU 运用率占用总的 CPU 资源的百分比。比方设置为 60，则一切的 containers 的 CPU 运用总和在任何情况下都不会超越机器总体 CPU 资源的 60 %。
然后，运用 yarn.nodemanager.linux-container-executor.cgroups.strict-resource-usage 设置是否对 container 的 CPU 运用进行严厉约束。
- 假如设置为 true ，即使 NM 的 CPU 资源比较闲暇， containers CPU 运用率也不能超越约束，这种装备下，能够严厉约束 CPU 运用，确保每个 container 只能运用自己分配到的 CPU 资源。
- 可是假如设置为 false ，container 能够在 NM 有闲暇 CPU 资源时，超量运用 CPU，这种形式下，能够确保 NM 总体 CPU 运用率比较高，提高集群的核算功用和吞吐量，所以主张运用非严厉的约束方法（实践经过 CGroup 的 cpu share 功用完成）。不管这个值怎样设置，一切 containers 总的 CPU 运用率都不会超越 cpu-limit 设置的值。
NM 会依照机器总的 CPU num* limit-percent 来核算 NM 总体可用的实践 CPU 资源，然后依据 NM 装备的 Vcore 数量来核算每个 Vcore 对应的实践 CPU 资源，再乘以 container 请求的 Vcore 数量核算 container 的实践可用的 CPU 资源。这儿需求留意的是，在核算总体可用的 CPU 核数时，NM 默认运用的实践的物理核数，而一个物理核一般会对应多个逻辑核（单核多线程），并且我们默认的 CPU 核数一般都是逻辑核，所以我们需求设置 yarn.nodemanager.resource.count-logical-processors-as-cores 为 true 来指定运用逻辑核来核算 CPU 资源。

<property>
  <name>yarn.nodemanager.resource.percentage-physical-cpu-limit</name>
  <value>80<value>
</property>
<property>
  <name>yarn.nodemanager.linux-container-executor.cgroups.strict-resource-usage</name>
  <value>false<value>
</property>    
<property>
  <name>yarn.nodemanager.resource.count-logical-processors-as-cores</name>
  <value>true<value>
</property>

【留意】Linux 内核版别 3.10.0-327.el7.x86_64 上 Yarn 启用 CGroup 功用后，会触发内核 BUG，导致内核卡死，重启，NM 挂掉，一切运行的使命失利。所以假如需求启用 CGroup 功用，肯定不能运用 3.10.0-327.el7.x86_64 版别内核。亲测晋级内核版别可解决该问题。

假如不知道怎样晋级体系内核，能够参阅我这篇文章：Centos7 内核晋级（5.4.225）

Hadoop YARN Cgroups 资源阻隔解说就先到这儿了，有任何疑问也可重视我公众号：大数据与云原生技术分享，进行技术交流，如本篇文章对您有所帮助，费事帮助一键三连（点赞、转发、收藏）~

Hadoop YARN Cgroups 资源隔离讲解

一、概述

二、Hadoop 环境准备

三、内存资源约束

四、CPU 资源约束

1）启用 LCE

2）启用 CGroup

3）装备 Yarn CGroup 目录

3）CPU 资源约束

作者信息

推广

Hadoop YARN Cgroups 资源隔离讲解

一、概述

二、Hadoop 环境准备

三、内存资源约束

四、CPU 资源约束

1）启用 LCE

2）启用 CGroup

3）装备 Yarn CGroup 目录

3）CPU 资源约束

相关文章

Framework大合集，从里到外分析的明明白白（下）

PyQt5-QLabel控件是什么？方法有哪些？具体如何使用？

CSS+JS实现炫酷算盘时钟

商品领域十二张基础表设计思路与实现

作者信息

推广