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  大数据培训:hadoop中常见问题以及解决方案

  本文汇总了几个hadoop yarn中常见问题以及解决方案,注意,本文介绍解决方案适用于hadoop 2.2.0以及以上版本。

  (1) 默认情况下,各个节点的负载不均衡(任务数目不同),有的节点很多任务在跑,有的没有任务,怎样让各个节点任务数目尽可能均衡呢?

  答: 默认情况下,资源调度器处于批调度模式下,即一个心跳会尽可能多的分配任务,这样,发送心跳过来的节点将会把任务领光(前提:任务数目远小于集群可以同时运行的任务数量),为了避免该情况发生,可以按照以下说明配置参数:

  如果采用的是fair scheduler,可在yarn-site.xml中,将参数yarn.scheduler.fair.max.assign设置为1(默认是-1)如果采用的是capacity scheduler(默认调度器),则不能配置,目前该调度器不带负载均衡之类的功能。

  当然,从hadoop集群利用率角度看,该问题不算问题,因为一般情况下,用户任务数目要远远大于集群的并发处理能力的,也就是说,通常情况下,集群时刻处于忙碌状态,没有节点一直空闲着。


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  (2)某个节点上任务数目太多,资源利用率太高,怎么控制一个节点上的任务数目?

  答:一个节点上运行的任务数目主要由两个因素决定,一个是NodeManager可使用的资源总量,一个是单个任务的资源需求量,比如一个NodeManager上可用资源为8 GB内存,8 cpu,单个任务资源需求量为1 GB内存,1cpu,则该节点多运行8个任务。

  NodeManager上可用资源是由管理员在配置文件yarn-site.xml中配置的,相关参数如下:

  yarn.nodemanager.resource.memory-mb:总的可用物理内存量,默认是8096yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores:总的可用CPU数目,默认是8对于MapReduce而言,每个作业的任务资源量可通过以下参数设置:

  mapreduce.map.memory.mb:物理内存量,默认是1024mapreduce.map.cpu.vcores:CPU数目,默认是1默认情况,各个调度器只会对内存资源进行调度,不会考虑CPU资源,你需要在调度器配置文件中进行相关设置。


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