YARN Capacity Scheduler：多租户资源隔离与配额管理

好的，各位观众老爷们，欢迎来到今天的“YARN Capacity Scheduler：多租户资源隔离与配额管理”专场脱口秀！我是你们的老朋友，代码界的段子手，bug界的终结者——程序猿小码！

今天咱们不聊高深的理论，咱们就用最接地气的方式，把YARN的Capacity Scheduler扒个底朝天，看看它怎么在多租户环境下玩转资源隔离和配额管理，让你的集群资源像瑞士银行一样安全、高效、可控！

开场白：租户的烦恼，集群的焦虑

想象一下，你是一家大型互联网公司的技术负责人，手下有电商、视频、广告等多个业务部门。每个部门都嗷嗷待哺，需要大量的计算资源来支撑各种应用。没有YARN Capacity Scheduler的日子，简直就是一场灾难片：

电商部门： “双十一”大促期间，流量暴增，需要紧急扩容！
视频部门： 高清视频转码，每天都要消耗大量的CPU和内存！
广告部门： 模型训练，动不动就要跑几天几夜的MapReduce任务！

结果呢？

资源抢夺： 电商部门抢走了视频部门的资源，导致用户观看卡顿，投诉如潮！
任务饥饿： 广告部门的任务永远在排队，模型训练遥遥无期！
集群崩溃： 资源分配不均，导致集群负载过高，时不时就崩给你看！

这种混乱的局面，简直比春运火车站还可怕！难道我们就只能眼睁睁地看着集群资源被无情地浪费，业务部门之间互相厮杀吗？

当然不！救星来了，它就是我们今天的主角——YARN Capacity Scheduler！

第一幕：Capacity Scheduler登场！拯救世界的超级英雄

Capacity Scheduler，顾名思义，就是“容量调度器”。它就像一个超级管家，负责管理整个YARN集群的资源，并根据预先设定的规则，将资源分配给不同的租户（也就是咱们的电商、视频、广告部门）。

它有什么绝招呢？

多队列管理： Capacity Scheduler可以将集群资源划分成多个队列（Queue），每个队列对应一个租户或业务部门。就像把一个大房子隔成多个房间，每个房间都有独立的门牌号。

例如：
- 电商队列
- 视频队列
- 广告队列
容量保证： 每个队列都会被分配一定的容量（Capacity），也就是保证该队列至少可以获得的资源量。就像每个房间都有最低面积的保证，不能让某个房间小到只能放一张床。

例如：
- 电商队列：50%的集群资源
- 视频队列：30%的集群资源
- 广告队列：20%的集群资源
弹性伸缩： 当某个队列的资源使用率较低时，其他队列可以借用它的资源。就像房间空置的时候，可以临时借给邻居使用，提高资源利用率。
优先级调度： 每个队列中的任务可以设置不同的优先级，优先级高的任务可以优先获得资源。就像VIP客户可以享受优先服务一样。
资源限制： 可以限制每个队列或每个用户可以使用的最大资源量，防止某个租户或用户独占所有资源。就像限制每个房间的装修预算，防止有人把整个房子都装修成自己的风格。

用一张图来概括Capacity Scheduler的架构：

+-----------------------+
|     YARN ResourceManager    |
+-----------------------+
          |
          |  资源分配
          V
+-----------------------+
|   Capacity Scheduler   |
+-----------------------+
          |
          |  队列管理、资源分配
          V
+-----------------------------------------------------+
| 队列1 (电商) | 队列2 (视频) | 队列3 (广告) | ... |
+-----------------------------------------------------+
|  容量: 50% |  容量: 30% |  容量: 20% | ... |
+-----------------------------------------------------+
|  任务1, 任务2, ... |  任务1, 任务2, ... |  任务1, 任务 2, ... | ... |
+-----------------------------------------------------+

第二幕：配置 Capacity Scheduler，打造专属的资源管理方案

有了Capacity Scheduler这个超级英雄，接下来就要教你如何配置它，让它真正发挥作用。

Capacity Scheduler的配置主要通过capacity-scheduler.xml文件来实现。这个文件就像一个剧本，定义了Capacity Scheduler的行为规则。

下面是一些常用的配置参数：

参数名	描述
`yarn.scheduler.capacity.root.queues`	定义根队列下的子队列，例如：`ecommerce,video,ad`
`yarn.scheduler.capacity.root.ecommerce.capacity`	定义电商队列的容量，例如：`50`，表示50%
`yarn.scheduler.capacity.root.video.capacity`	定义视频队列的容量，例如：`30`，表示30%
`yarn.scheduler.capacity.root.ad.capacity`	定义广告队列的容量，例如：`20`，表示20%
`yarn.scheduler.capacity.root.ecommerce.maximum-capacity`	定义电商队列的最大容量，例如：`70`，表示最高可以占用70%的资源。用于弹性伸缩场景。
`yarn.scheduler.capacity.root.ecommerce.user-limit-factor`	定义每个用户可以使用的资源限制因子，例如：`1`，表示每个用户最多可以使用该队列容量的100%。
`yarn.scheduler.capacity.root.ecommerce.state`	定义队列的状态，例如：`RUNNING`或`STOPPED`，用于暂停或恢复队列。
`yarn.scheduler.capacity.root.ecommerce.acl_submit_applications`	定义哪些用户或用户组可以提交任务到该队列，例如：`user1,group1`
`yarn.scheduler.capacity.root.ecommerce.acl_administer_queue`	定义哪些用户或用户组可以管理该队列，例如：`admin`

举个例子：

<property>
  <name>yarn.scheduler.capacity.root.queues</name>
  <value>ecommerce,video,ad</value>
</property>

<property>
  <name>yarn.scheduler.capacity.root.ecommerce.capacity</name>
  <value>50</value>
</property>

<property>
  <name>yarn.scheduler.capacity.root.video.capacity</name>
  <value>30</value>
</property>

<property>
  <name>yarn.scheduler.capacity.root.ad.capacity</name>
  <value>20</value>
</property>

<property>
  <name>yarn.scheduler.capacity.root.ecommerce.maximum-capacity</name>
  <value>70</value>
</property>

这个配置文件的意思就是：

将集群资源划分为三个队列：电商、视频、广告。
电商队列的容量为50%，视频队列的容量为30%，广告队列的容量为20%。
电商队列最多可以使用70%的资源。

配置完成后，需要重启YARN ResourceManager才能生效。

第三幕：Capacity Scheduler的进阶技巧，让你的集群更上一层楼

掌握了Capacity Scheduler的基本配置，只能算是入门。想要真正玩转它，还需要掌握一些进阶技巧。

动态队列管理：

在某些场景下，我们需要根据业务需求动态创建或删除队列。例如，临时创建一个队列用于跑一个紧急任务。

Capacity Scheduler支持动态队列管理，可以通过YARN的REST API或命令行工具来实现。
基于标签的资源隔离：

有些应用需要特定的硬件资源，例如GPU或SSD。Capacity Scheduler可以根据节点标签将节点划分成不同的资源池，并将队列绑定到特定的资源池。

例如，可以将所有GPU节点打上gpu标签，然后创建一个gpu_queue队列，并将该队列绑定到gpu标签的节点。
公平调度（Fair Sharing）：

当一个队列中有多个用户提交任务时，Capacity Scheduler可以保证每个用户公平地分享资源。就像大家一起吃蛋糕，每个人都应该分到相同大小的蛋糕。

可以通过配置yarn.scheduler.capacity.root.ecommerce.fair-share-policy参数来启用公平调度。
预留资源：

有些任务对资源的需求非常高，需要预留一定的资源才能保证任务的顺利运行。Capacity Scheduler支持预留资源，可以为特定的任务预留CPU、内存等资源。

第四幕：Capacity Scheduler的监控与调优，让你的集群始终保持最佳状态

配置好了Capacity Scheduler，并不意味着万事大吉。还需要定期监控集群的资源使用情况，并根据实际情况进行调优。

监控指标：

队列资源使用率： 监控每个队列的CPU、内存使用率，判断是否存在资源瓶颈。
任务排队时间： 监控任务在队列中的排队时间，判断是否存在资源不足的情况。
集群负载： 监控整个集群的CPU、内存负载，判断是否存在资源过剩或不足的情况。

调优策略：

调整队列容量： 根据业务需求，动态调整每个队列的容量。例如，如果电商部门的业务量增加，可以适当增加电商队列的容量。
优化任务优先级： 根据任务的重要性，调整任务的优先级。例如，可以将紧急任务的优先级设置为最高。
调整资源限制： 根据实际情况，调整每个队列或每个用户的资源限制。例如，可以限制某个用户的最大资源使用量，防止其独占所有资源。
开启弹性伸缩： 开启弹性伸缩功能，让资源可以根据实际需求动态分配。

第五幕：Capacity Scheduler的常见问题与解决方案

在使用Capacity Scheduler的过程中，可能会遇到各种各样的问题。下面是一些常见问题及解决方案：

任务提交失败，提示资源不足：
- 检查队列容量是否足够。
- 检查用户是否超过资源限制。
- 检查集群资源是否足够。
任务运行缓慢：
- 检查任务优先级是否过低。
- 检查队列是否存在资源瓶颈。
- 检查集群是否存在性能问题。
队列资源使用率过低：
- 检查队列容量是否过大。
- 检查是否存在任务提交错误。
- 检查是否存在资源浪费的情况。

总结：Capacity Scheduler，集群资源的守护神

Capacity Scheduler就像一个精密的钟表，它控制着集群资源的分配，确保每个租户都能获得足够的资源，同时避免资源浪费和资源抢夺。

掌握了Capacity Scheduler，你就掌握了集群资源管理的核心技术，可以打造一个安全、高效、可控的YARN集群，为你的业务保驾护航！

结尾：

今天的脱口秀就到这里了，希望大家能够喜欢。记住，代码的世界充满了乐趣，只要你愿意探索，就能发现无限的可能！

最后，送给大家一句话：Code is poetry, and Capacity Scheduler is the rhythm of the poem! （代码是诗歌，而Capacity Scheduler是诗歌的韵律！）

感谢大家的观看，我们下期再见！ 👋

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