YARN Capacity Scheduler 是 Hadoop 生态系统中用于资源调度的核心组件之一，它通过定义队列和权重来实现资源的分配和管理。本文将深入探讨 YARN Capacity Scheduler 中 Leaf Queue 权重计算逻辑，帮助读者理解如何通过权重配置优化资源分配。

1. YARN Capacity Scheduler 的基本概念

在 YARN 中，Capacity Scheduler 通过队列（Queue）来组织和管理资源。队列分为两种类型：父队列（Parent Queue）和叶子队列（Leaf Queue）。叶子队列是直接用于提交任务的队列，而父队列则用于组织多个子队列。

权重（Weight）是 Capacity Scheduler 中用于定义队列资源分配比例的关键参数。权重值越大，队列能够分配到的资源比例越高。

2. Leaf Queue 权重计算逻辑

Leaf Queue 的权重计算逻辑基于队列的配置参数和集群资源总量。以下是权重计算的核心要点：

• capacity 参数: 每个队列的 capacity 参数定义了该队列在父队列或整个集群中可分配资源的比例。例如，如果一个队列的 capacity 设置为 30%，则该队列最多可以使用父队列或集群资源的 30%。


• maximum-capacity 参数: maximum-capacity 参数限制了队列可以使用的最大资源比例。即使队列的 capacity 较低，但如果其他队列未使用资源，该队列仍可以借用资源，但不会超过 maximum-capacity 的限制。


• 动态权重调整: 在某些场景下，队列的权重可以通过动态配置进行调整。例如，通过 REST API 或其他工具修改队列的 capacity 和 maximum-capacity 参数。

权重计算公式如下：

队列权重 = 队列 capacity / 父队列总 capacity

例如，假设父队列 A 下有两个子队列 B 和 C，B 的 capacity 为 40%，C 的 capacity 为 60%，则 B 和 C 的权重分别为 0.4 和 0.6。

3. 权重配置的最佳实践

为了优化资源分配，以下是一些权重配置的最佳实践：

• 合理分配 capacity: 根据业务需求和优先级，合理分配每个队列的 capacity 参数。例如，对于高优先级任务，可以为其分配更高的 capacity。


• 设置适当的 maximum-capacity: maximum-capacity 参数可以帮助避免资源浪费。例如，如果一个队列的 capacity 为 20%，但其 maximum-capacity 为 50%，则在其他队列未使用资源时，该队列可以借用额外的资源。


• 监控资源使用情况: 定期监控队列的资源使用情况，根据实际需求调整权重配置。可以使用工具如 DTStack 提供的监控和分析功能，帮助优化资源分配。

4. 权重配置的实际案例

以下是一个实际案例，展示如何通过权重配置优化资源分配：

假设一个企业使用 YARN 运行多个任务，包括数据处理、机器学习训练和实时分析。为了满足不同任务的需求，可以创建三个队列：DataProcessing、MLTraining 和 RealTimeAnalysis。根据业务优先级，可以为每个队列设置以下权重：

• DataProcessing: capacity = 40%, maximum-capacity = 60%


• MLTraining: capacity = 30%, maximum-capacity = 50%


• RealTimeAnalysis: capacity = 30%, maximum-capacity = 40%

通过这种方式，可以确保高优先级任务（如 DataProcessing）获得足够的资源，同时允许其他任务在资源空闲时借用额外资源。

5. 总结

YARN Capacity Scheduler 中 Leaf Queue 权重计算逻辑是资源分配的核心机制。通过合理配置 capacity 和 maximum-capacity 参数，可以优化资源利用率，满足不同业务需求。建议使用工具如 DTStack 进行监控和分析，以进一步提升资源管理效率。