Hadoop在Linux中的资源如何分配

Hadoop在Linux中主要通过YARN进行资源分配，核心机制与配置如下：

1. 资源隔离与配额

   • 基于cgroups限制CPU、内存等资源，通过yarn.nodemanager.resource.memory-mb和yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores配置节点资源总量。
   • 为任务设置内存限制，如mapreduce.map.memory.mb和mapreduce.reduce.memory.mb。

2. 调度策略配置

   • Capacity Scheduler：通过capacity-scheduler.xml配置队列资源比例，如yarn.scheduler.capacity.root.queue1.capacity=50。
   • Fair Scheduler：通过fair-scheduler.xml实现资源公平分配，支持动态调整队列权重。

3. 动态资源分配

   • 启用YARN动态资源分配功能，需在yarn-site.xml中设置yarn.scheduler.capacity.root.default.automatic-scaling-enabled=true。

4. 硬件与系统优化

   • 根据负载调整HDFS块大小（dfs.blocksize，如256MB）和副本数（dfs.replication，通常3份）。
   • 优化内核参数（如net.core.somaxconn）和文件描述符限制（ulimit -n）以提升并发能力。

5. 监控与调优

   • 通过YARN ResourceManager Web界面（默认端口8088）查看资源使用情况，或使用Ganglia等工具实时监控。
   • 根据监控结果调整队列优先级、任务内存分配等参数。

关键配置文件：

• yarn-site.xml：定义资源管理器、节点管理器参数及调度策略。
• capacity-scheduler.xml/fair-scheduler.xml：配置队列资源分配规则。
• hdfs-site.xml：优化HDFS存储参数，如块大小、副本数。