yarn 的三大调度策略?思维导图 代码示例（java 架构)

YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop生态系统中的资源管理和调度框架，它提供了多种调度策略来优化任务执行。以下是关于YARN三大主要调度策略的详细介绍、思维导图描述以及一个简单的Java代码示例来展示如何与配置好的YARN集群进行交互。

YARN 的三大调度策略

1. FIFO Scheduler (先进先出调度器)

   • 特点：
     • 最简单直接的调度方式。
     • 所有应用程序按照提交顺序排队，依次分配资源。
     • 适用于小型或单用户环境，确保每个应用都能获得所需的资源而不被其他应用抢占。
   • 优点：实现简单，易于理解和维护。
   • 缺点：可能导致长队列等待时间，不利于多租户场景下的公平性。

2. Capacity Scheduler (容量调度器)

   • 特点：
     • 支持多租户，允许为不同的组织或团队分配独立的队列。
     • 每个队列都有固定的资源配额，可以设置最小和最大资源限制。
     • 提供了更好的资源隔离性和公平性，适合大型企业级部署。
   • 优点：能够有效管理多个队列间的资源共享，保证关键任务优先级。
   • 缺点：配置相对复杂，需要仔细规划队列结构和资源分配。

3. Fair Scheduler (公平调度器)

   • 特点：
     • 动态调整各应用的资源份额，确保所有正在运行的应用程序都能得到“公平”的资源分配。
     • 可以通过配置文件定义不同的权重来影响公平分配的比例。
     • 支持抢占机制，在资源不足时可以从低优先级任务中回收资源给高优先级任务。
   • 优点：提高了资源利用率，减少了饥饿现象的发生。
   • 缺点：对于长时间运行的大任务可能不是最优选择，因为它们可能会频繁地失去资源。

思维导图描述

• YARN 调度策略
  • FIFO Scheduler
    • 特点
      • 按照提交顺序排队
      • 分配资源
    • 适用场景
      • 小型环境
      • 单用户
    • 优缺点
      • 简单易用
      • 长队列等待时间
  • Capacity Scheduler
    • 特点
      • 支持多租户
      • 固定资源配额
      • 资源隔离性
    • 适用场景
      • 大型企业
      • 多队列管理
    • 优缺点
      • 资源共享管理
      • 配置复杂
  • Fair Scheduler
    • 特点
      • 动态资源分配
      • 支持抢占
      • 权重定义
    • 适用场景
      • 提高资源利用率
      • 减少饥饿现象
    • 优缺点
      • 资源公平分配
      • 不利于大任务

Java代码示例（与YARN集群交互）

下面是一个简单的Java程序，展示了如何使用Hadoop提供的API与配置好的YARN集群进行交互，并指定调度策略：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.yarn.client.api.YarnClient;
import org.apache.hadoop.yarn.conf.YarnConfiguration;

public class YarnInteractionExample {

    public static void main(String[] args) {
        // 创建并配置YARN客户端
        Configuration conf = new YarnConfiguration();
        
        // 设置调度器类型（这里以Capacity Scheduler为例）
        conf.set(YarnConfiguration.RM_SCHEDULER, "org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler");
        
        try (YarnClient yarnClient = YarnClient.createYarnClient()) {
            yarnClient.init(conf);
            yarnClient.start();

            // 获取当前活动的应用列表
            System.out.println("Active applications:");
            yarnClient.listApplications().forEach(app -> {
                System.out.println("Application ID: " + app.getApplicationId() + ", Name: " + app.getName());
            });

            // 注意：实际应用中你可能需要提交新的应用程序到YARN集群
            // 这里仅展示如何获取已有的应用程序信息

        } catch (Exception e) {
            System.err.println("Error interacting with YARN cluster: " + e.getMessage());
        }
    }
}

在这个例子中，我们首先创建了一个YarnClient实例，并通过配置指定了使用的调度策略（在这个例子中选择了CapacityScheduler）。然后，我们启动了客户端，并展示了如何列出当前活跃的应用程序。实际应用中，你可以根据需要进一步扩展这个程序，比如提交新的应用程序到YARN集群。

关于YARN调度策略的选择

选择合适的调度策略取决于你的具体需求和应用场景：

• 如果你在一个小型环境中工作，并且不需要复杂的资源管理，那么FIFO Scheduler可能是最简单有效的选择。
• 对于需要支持多租户、有严格资源隔离要求的企业级环境，Capacity Scheduler提供了更精细的控制和更好的性能保障。
• 如果你想最大化资源利用率，同时确保所有任务都能得到合理的资源分配，Fair Scheduler则是一个不错的选择。

每种调度策略都有其特定的优势和局限性，因此在选择时应考虑以下因素：

• 应用程序的数量和类型。
• 用户或团队之间的资源分配需求。
• 是否存在对响应时间和吞吐量的具体要求。
• 系统管理员对调度策略的理解程度和技术能力。

通过正确配置和选择调度策略，你可以显著提升YARN集群的整体效率和服务质量。