Hadoop3:Yarn容量调度器配置多队列案例

一、情景描述

需求1:
default队列占总内存的40%,最大资源容量占总资源60%,hive队列占总内存的60%,最大资源容量占总资源80%。

二、多队列优点

(1)因为担心员工不小心,写递归死循环代码,把所有资源全部耗尽
(2)实现任务的降级使用,特殊时期保证重要的任务队列资源充足。

三、多队列配置

capacity-scheduler.xml

<!-- 指定多队列,增加hive队列 -->
<property><name>yarn.scheduler.capacity.root.queues</name><value>default,hive</value><description>The queues at the this level (root is the root queue).</description>
</property><!-- 降低default队列资源额定容量为40%,默认100% -->
<property><name>yarn.scheduler.capacity.root.default.capacity</name><value>40</value>
</property><!-- 降低default队列资源最大容量为60%,默认100% -->
<property><name>yarn.scheduler.capacity.root.default.maximum-capacity</name><value>60</value>
</property>

hive队列添加必要属性:
都是yarn.scheduler.capacity.root.hive下的配置

<!-- 指定hive队列的资源额定容量 -->
<property><name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.capacity</name><value>60</value>
</property><!-- 用户最多可以使用队列多少资源,1表示 -->
<property><name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.user-limit-factor</name><value>1</value>
</property><!-- 指定hive队列的资源最大容量 -->
<property><name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.maximum-capacity</name><value>80</value>
</property><!-- 启动hive队列 -->
<property><name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.state</name><value>RUNNING</value>
</property><!-- 哪些用户有权向队列提交作业 -->
<property><name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.acl_submit_applications</name><value>*</value>
</property><!-- 哪些用户有权操作队列,管理员权限(查看/杀死) -->
<property><name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.acl_administer_queue</name><value>*</value>
</property><!-- 哪些用户有权配置提交任务优先级 -->
<property><name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.acl_application_max_priority</name><value>*</value>
</property><!-- 任务的超时时间设置:yarn application -appId appId -updateLifetime Timeout
参考资料:https://blog.cloudera.com/enforcing-application-lifetime-slas-yarn/ --><!-- 如果application指定了超时时间,则提交到该队列的application能够指定的最大超时时间不能超过该值。 
-->
<property><name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.maximum-application-lifetime</name><value>-1</value>
</property><!-- 如果application没指定超时时间,则用default-application-lifetime作为默认值 -->
<property><name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.default-application-lifetime</name><value>-1</value>
</property>

命令方式指定任务的运行时间
yarn application -appId appId -updateLifetime Timeout

四、更新配置到服务器

上传capacity-scheduler.xml到102,然后,用xsync同步脚本同步到103,104.
102上:yarn rmadmin -refreshQueues
在这里插入图片描述

五、执行任务

1、命令方式指定任务队列

hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount -D mapreduce.job.queuename=hive /input /output1

2、Java代码中指定任务队列

public class WcDrvier {public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {Configuration conf = new Configuration();conf.set("mapreduce.job.queuename","hive");//1. 获取一个Job实例Job job = Job.getInstance(conf);。。。 。。。//6. 提交Jobboolean b = job.waitForCompletion(true);System.exit(b ? 0 : 1);}
}

在这里插入图片描述

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