YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop生态系统中的资源管理框架，而Capacity Scheduler（容量调度器）是YARN中的一种调度器实现。它通过队列管理和资源分配来优化集群资源的使用。本文将深入探讨如何结合Dominant Resource Fairness（DRF）机制对YARN Capacity Scheduler的权重配置进行调优。

1. YARN Capacity Scheduler基础

Capacity Scheduler的核心功能是通过队列来管理资源分配。每个队列可以分配一定比例的集群资源，这些比例由权重（weight）定义。权重配置直接影响队列的资源分配优先级和容量。

2. Dominant Resource Fairness (DRF) 简介

DRF是一种多维资源公平分配策略，旨在解决传统调度器在多维度资源（如CPU、内存）分配中的不足。它通过计算每个任务的主导资源（dominant resource）来实现更公平的资源分配。

3. 权重配置的关键参数

在YARN Capacity Scheduler中，权重配置主要涉及以下几个关键参数：

• yarn.scheduler.capacity.root..capacity: 定义队列的容量百分比。


• yarn.scheduler.capacity.root..maximum-capacity: 定义队列的最大容量百分比。


• yarn.scheduler.capacity.root..user-limit-factor: 定义单个用户在队列中可使用的最大资源比例。

4. DRF与权重配置的结合

在启用DRF的情况下，权重配置需要考虑多维度资源的平衡。例如，如果一个队列主要运行内存密集型任务，而另一个队列运行CPU密集型任务，那么权重配置应反映这种差异。

具体步骤如下：

1. 分析集群中任务的资源需求模式，确定主导资源。


2. 根据任务类型调整队列的capacity和maximum-capacity参数。


3. 测试配置效果，并根据实际负载进行微调。

5. 实际案例分析

假设一个集群中有两个队列：QueueA和QueueB。QueueA运行的是内存密集型任务，而QueueB运行的是CPU密集型任务。为了实现公平分配，可以设置：

yarn.scheduler.capacity.root.QueueA.capacity=60

yarn.scheduler.capacity.root.QueueA.maximum-capacity=80

yarn.scheduler.capacity.root.QueueB.capacity=40

yarn.scheduler.capacity.root.QueueB.maximum-capacity=60

    

这种配置确保QueueA获得更多的内存资源，而QueueB获得更多的CPU资源。

6. 工具支持与优化建议

在实际生产环境中，可以借助专业工具进行权重配置的优化。例如，DTStack 提供了强大的集群管理和监控功能，能够帮助管理员快速定位资源瓶颈并调整权重配置。

此外，定期分析集群的资源使用情况也是优化权重配置的重要手段。通过DTStack 的可视化界面，可以直观地了解各队列的资源分配情况，从而做出更明智的决策。

7. 总结

结合DRF机制对YARN Capacity Scheduler的权重配置进行调优，能够显著提升集群资源的利用率和任务执行效率。通过合理设置队列权重参数，并结合实际负载进行动态调整，可以实现更高效的资源分配。