Hadoop中如何配置Yarn

# Hadoop中如何配置Yarn ## 一、Yarn概述 ### 1.1 Yarn的基本概念 YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop 2.0引入的集群资源管理系统，主要负责集群资源管理和作业调度。作为Hadoop的核心组件之一，它解决了MapReduce v1在扩展性和资源利用率方面的局限性。 核心组件包括： - **ResourceManager (RM)**：全局资源管理器 - **NodeManager (NM)**：单个节点上的资源代理 - **ApplicationMaster (AM)**：应用级的管理器 - **Container**：资源分配的基本单位 ### 1.2 Yarn的架构优势 相比传统MapReduce架构，YARN具有： - 更高的集群利用率（可达90%） - 支持多种计算框架（如Spark、Flink） - 更好的扩展性（支持上万节点） - 更灵活的资源分配 ## 二、Yarn配置准备 ### 2.1 环境要求 - Hadoop 2.x或更高版本 - Java 8/11（需与Hadoop版本匹配） - 至少4GB内存的测试环境 - SSH无密码登录配置 ### 2.2 配置文件位置 主要配置文件位于`$HADOOP_HOME/etc/hadoop/`目录： 

yarn-site.xml # YARN核心配置 capacity-scheduler.xml # 容量调度器配置 mapred-site.xml # MapReduce相关配置

 ## 三、核心配置详解 ### 3.1 ResourceManager配置 ```xml <!-- yarn-site.xml --> <configuration> <!-- 指定ResourceManager地址 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname</name> <value>master</value> </property> <!-- ResourceManager服务端口 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.address</name> <value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8032</value> </property> <!-- 调度器端口 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name> <value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8030</value> </property> <!-- 资源跟踪端口 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name> <value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8031</value> </property> <!-- Web UI端口 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name> <value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8088</value> </property> </configuration> 

3.2 NodeManager配置

<!-- yarn-site.xml --> <property> <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name> <value>8192</value> <!-- 根据物理内存调整 --> <description>每个NodeManager可用的物理内存</description> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name> <value>8</value> <!-- 根据CPU核心数调整 --> <description>可用的虚拟CPU核数</description> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> <description>NodeManager的辅助服务</description> </property> 

3.3 内存与CPU配置

<!-- 容器内存配置 --> <property> <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name> <value>1024</value> <!-- 最小容器内存 --> </property> <property> <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name> <value>16384</value> <!-- 最大容器内存 --> </property> <!-- 容器CPU配置 --> <property> <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores</name> <value>1</value> </property> <property> <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores</name> <value>4</value> </property> 

四、调度器配置

4.1 容量调度器（Capacity Scheduler）

<!-- capacity-scheduler.xml --> <configuration> <property> <name>yarn.scheduler.capacity.root.queues</name> <value>default,prod,dev</value> </property> <property> <name>yarn.scheduler.capacity.root.default.capacity</name> <value>40</value> </property> <property> <name>yarn.scheduler.capacity.root.prod.capacity</name> <value>40</value> </property> <property> <name>yarn.scheduler.capacity.root.dev.capacity</name> <value>20</value> </property> </configuration> 

4.2 公平调度器（Fair Scheduler）

<!-- yarn-site.xml --> <property> <name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name> <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler</value> </property> <!-- fair-scheduler.xml --> <allocations> <queue name="prod"> <minResources>8192 mb,4vcores</minResources> <maxResources>32768 mb,16vcores</maxResources> </queue> <queue name="dev"> <minResources>4096 mb,2vcores</minResources> <maxResources>16384 mb,8vcores</maxResources> </queue> </allocations> 

五、高可用配置

5.1 ResourceManager HA

<!-- yarn-site.xml --> <property> <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name> <value>true</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name> <value>cluster1</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name> <value>rm1,rm2</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name> <value>master1</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name> <value>master2</value> </property> 

5.2 ZooKeeper配置

<property> <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name> <value>zk1:2181,zk2:2181,zk3:2181</value> </property> <property> <name>hadoop.zk.address</name> <value>zk1:2181,zk2:2181,zk3:2181</value> </property> 

六、安全配置

6.1 Kerberos集成

<property> <name>yarn.resourcemanager.principal</name> <value>yarn/_HOST@REALM</value> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.principal</name> <value>nm/_HOST@REALM</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.keytab</name> <value>/etc/security/keytabs/yarn.service.keytab</value> </property> 

6.2 ACL控制

<property> <name>yarn.admin.acl</name> <value>admin1,admin2</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.admin.client.thread-count</name> <value>3</value> </property> 

七、验证与监控

7.1 启动命令

# 启动YARN $HADOOP_HOME/sbin/start-yarn.sh # 验证服务 jps | grep -E 'ResourceManager|NodeManager' 

7.2 Web UI访问

• ResourceManager UI: http://:8088
• 查看集群指标和运行中的应用

7.3 常用命令

# 查看节点状态 yarn node -list # 查看运行中的应用 yarn application -list # 终止应用 yarn application -kill <application_id> 

八、性能调优建议

1. 内存配置：

   • 预留20%内存给系统进程
   • yarn.nodemanager.resource.memory-mb应小于物理内存

2. 容器大小：

   • 典型容器大小建议4-8GB
   • 小文件处理可配置更小的容器

3. 垃圾回收：

   <property> <name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name> <value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME,XMX_SETTINGS</value> </property> 

4. 日志管理：

   <property> <name>yarn.nodemanager.log-aggregation-enable</name> <value>true</value> </property> 

九、常见问题解决

9.1 资源分配失败

• 现象：应用无法获取足够资源
• 检查：
  • yarn.scheduler.maximum-allocation-mb设置
  • 队列资源配额
  • NodeManager是否正常注册

9.2 NodeManager未启动

• 检查：
  • 系统日志：/var/log/hadoop-yarn/yarn-yarn-nodemanager-*.log
  • 端口冲突（默认端口45454）

9.3 Web UI无法访问

• 验证：
  • 防火墙设置
  • yarn.resourcemanager.webapp.address配置
  • HTTP服务是否正常启动

十、总结

YARN的合理配置对Hadoop集群性能至关重要。建议： 1. 根据硬件资源仔细调整内存/CPU参数 2. 生产环境务必配置HA 3. 使用适当的调度器并配置队列 4. 启用日志聚合和监控 5. 定期审查资源配置与实际使用情况

通过本文的配置指南，您应该能够建立高效的YARN集群环境。实际配置时请根据具体工作负载特点进行调整，并通过监控工具持续优化配置参数。 “`

这篇文章提供了约2300字的YARN配置指南，包含： - 10个主要章节 - 30+个关键配置项 - 多种调度器配置示例 - HA和安全配置指导 - 性能调优建议 - 常见问题解决方案

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