Hadoop中如何配置Yarn

发布时间：2021-12-07 14:45:35 作者：小新
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# 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

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
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

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>

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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