Yarn内存分配管理机制及相关参数配置

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理解Yarn的内存管理与分配机制,对于我们搭建、部署集群,开发维护应用都是尤为重要的,对于这方面我做了一些调研供大家参考。

一、相关配置情况

关于Yarn内存分配与管理,主要涉及到了ResourceManage、ApplicationMatser、NodeManager这几个概念,相关的优化也要紧紧围绕着这几方面来开展。这里还有一个Container的概念,现在可以先把它理解为运行map/reduce task的容器,后面有详细介绍。

1.1  RM的内存资源配置, 配置的是资源调度相关

RM1:yarn.scheduler.minimum-allocation-mb 分配给AM单个容器可申请的最小内存

RM2:yarn.scheduler.maximum-allocation-mb 分配给AM单个容器可申请的最大内存

注:

l 最小值可以计算一个节点最大Container数量

l 一旦设置,不可动态改变

1.2 NM的内存资源配置,配置的是硬件资源相关

NM1:yarn.nodemanager.resource.memory-mb 节点最大可用内存

NM2:yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio 虚拟内存率,默认2.1

注:

l RM1、RM2的值均不能大于NM1的值

l NM1可以计算节点最大最大Container数量,max(Container)=NM1/RM2

l 一旦设置,不可动态改变

1.3 AM内存配置相关参数,配置的是任务相关

AM1:mapreduce.map.memory.mb 分配给map Container的内存大小

AM2:mapreduce.reduce.memory.mb 分配给reduce Container的内存大小

l 这两个值应该在RM1和RM2这两个值之间

l AM2的值最好为AM1的两倍

l 这两个值可以在启动时改变

AM3:mapreduce.map.java.opts 运行map任务的jvm参数,如-Xmx,-Xms等选项

AM4:mapreduce.reduce.java.opts 运行reduce任务的jvm参数,如-Xmx,-Xms等选项

注:

1.这两个值应该在AM1和AM2之间

二、对于这些配置概念的理解

知道有这些参数,还需理解其如何分配,下面我就一副图让大家更形象的了解各个参数的含义。

如上图所示,先看最下面褐色部分,

AM参数mapreduce.map.memory.mb=1536MB,表示AM要为map Container申请1536MB资源,但RM实际分配的内存却是2048MB,因为yarn.scheduler.mininum-allocation-mb=1024MB,这定义了RM最小要分配1024MB,1536MB超过了这个值,所以实际分配给AM的值为2048MB(这涉及到了规整化因子,关于规整化因子,在本文最后有介绍)。

AM参数mapreduce.map.java.opts=-Xmx 1024m,表示运行map任务的jvm内存为1024MB,因为map任务要运行在Container里面,所以这个参数的值略微小于mapreduce.map.memory.mb=1536MB这个值。

NM参数yarn.nodemanager.vmem-pmem-radio=2.1,这表示NodeManager可以分配给map/reduce Container 2.1倍的虚拟内存,安照上面的配置,实际分配给map Container容器的虚拟内存大小为2048*2.1=3225.6MB,若实际用到的内存超过这个值,NM就会kill掉这个map Container,任务执行过程就会出现异常。

AM参数mapreduce.reduce.memory.mb=3072MB,表示分配给reduce Container的容器大小为3072MB,而map Container的大小分配的是1536MB,从这也看出,reduce Container容器的大小最好是map Container大小的两倍。

NM参数yarn.nodemanager.resource.mem.mb=24576MB,这个值表示节点分配给NodeManager的可用内存,也就是节点用来执行yarn任务的内存大小。这个值要根据实际服务器内存大小来配置,比如我们hadoop集群机器内存是128GB,我们可以分配其中的80%给yarn,也就是102GB。

上图中RM的两个参数分别1024MB和8192MB,分别表示分配给AM map/reduce Container的最大值和最小值。

三、关于任务提交过程

3.1 任务提交过程

步骤1:用户将应用程序提交到ResourceManager上;

步骤2:ResourceManager为应用程序ApplicationMaster申请资源,并与某个NodeManager通信,以启动ApplicationMaster;

步骤3:ApplicationMaster与ResourceManager通信,为内部要执行的任务申请资源,一旦得到资源后,将于NodeManager通信,以启动对应的任务。

步骤4:所有任务运行完成后,ApplicationMaster向ResourceManager注销,整个应用程序运行结束。

3.2 关于Container

(1) Container是YARN中资源的抽象,它封装了某个节点上一定量的资源(CPU和内存两类资源)。它跟Linux Container没有任何关系,仅仅是YARN提出的一个概念(从实现上看,可看做一个可序列化/反序列化的Java类)。

(2)  Container由ApplicationMaster向ResourceManager申请的,由ResouceManager中的资源调度器异步分配给ApplicationMaster;

(3) Container的运行是由ApplicationMaster向资源所在的NodeManager发起的,Container运行时需提供内部执行的任务命令(可以使任何命令,比如java、Python、C++进程启动命令均可)以及该命令执行所需的环境变量和外部资源(比如词典文件、可执行文件、jar包等)。

另外,一个应用程序所需的Container分为两大类,如下:

(1) 运行ApplicationMaster的Container:这是由ResourceManager(向内部的资源调度器)申请和启动的,用户提交应用程序时,可指定唯一的ApplicationMaster所需的资源;

(2) 运行各类任务的Container:这是由ApplicationMaster向ResourceManager申请的,并由ApplicationMaster与NodeManager通信以启动之。

以上两类Container可能在任意节点上,它们的位置通常而言是随机的,即ApplicationMaster可能与它管理的任务运行在一个节点上。

Container是YARN中最重要的概念之一,懂得该概念对于理解YARN的资源模型至关重要,望大家好好理解。

注意:如下图,map/reduce task是运行在Container之中的,所以上面提到的mapreduce.map(reduce).memory.mb大小都大于mapreduce.map(reduce).java.opts值的大小。

四、HDP平台参数调优建议

根据上面介绍的相关知识,我们就可以根据我们的实际情况作出相关参数的设置,当然还需要在运行测试过程中不断检验和调整。

以下是hortonworks给出的配置建议:

http://docs.hortonworks.com/HDPDocuments/HDP2/HDP-2.1.1/bk_installing_manually_book/content/rpm-chap1-11.html

4.1 内存分配

Reserved Memory = Reserved for stack memory + Reserved for HBase Memory (If HBase is on the same node)

系统总内存126GB,预留给操作系统24GB,如果有Hbase再预留给Hbase24GB。

下面的计算假设Datanode节点部署了Hbase。

4.2containers 计算:

MIN_CONTAINER_SIZE = 2048 MB

containers = min (2*CORES, 1.8*DISKS, (Total available RAM) / MIN_CONTAINER_SIZE)

# of containers = min (2*12, 1.8*12, (78 * 1024) / 2048)

# of containers = min (24,21.6,39)

# of containers = 22

container 内存计算:

RAM-per-container = max(MIN_CONTAINER_SIZE, (Total Available RAM) / containers))

RAM-per-container = max(2048, (78 * 1024) / 22))

RAM-per-container = 3630 MB

4.3Yarn 和 Mapreduce 参数配置:

yarn.nodemanager.resource.memory-mb = containers * RAM-per-container

yarn.scheduler.minimum-allocation-mb  = RAM-per-container

yarn.scheduler.maximum-allocation-mb  = containers * RAM-per-container

mapreduce.map.memory.mb          = RAM-per-container

mapreduce.reduce.memory.mb      = 2 * RAM-per-container

mapreduce.map.java.opts          = 0.8 * RAM-per-container

mapreduce.reduce.java.opts          = 0.8 * 2 * RAM-per-container

yarn.nodemanager.resource.memory-mb = 22 * 3630 MB

yarn.scheduler.minimum-allocation-mb     = 3630 MB

yarn.scheduler.maximum-allocation-mb    = 22 * 3630 MB

mapreduce.map.memory.mb             = 3630 MB

mapreduce.reduce.memory.mb         = 22 * 3630 MB

mapreduce.map.java.opts             = 0.8 * 3630 MB

mapreduce.reduce.java.opts             = 0.8 * 2 * 3630 MB

 

附:规整化因子介绍

为了易于管理资源和调度资源,Hadoop YARN内置了资源规整化算法,它规定了最小可申请资源量、最大可申请资源量和资源规整化因子,如果应用程序申请的资源量小于最小可申请资源量,则YARN会 将其大小改为最小可申请量,也就是说,应用程序获得资源不会小于自己申请的资源,但也不一定相等;如果应用程序申请的资源量大于最大可申请资源量,则会抛 出异常,无法申请成功;规整化因子是用来规整化应用程序资源的,应用程序申请的资源如果不是该因子的整数倍,则将被修改为最小的整数倍对应的值,公式为ceil(a/b)*b,其中a是应用程序申请的资源,b为规整化因子。

比如,在yarn-site.xml中设置,相关参数如下:

yarn.scheduler.minimum-allocation-mb:最小可申请内存量,默认是1024

yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores:最小可申请CPU数,默认是1

yarn.scheduler.maximum-allocation-mb:最大可申请内存量,默认是8096

yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores:最大可申请CPU数,默认是4

对于规整化因子,不同调度器不同,具体如下:

FIFO和Capacity Scheduler,规整化因子等于最小可申请资源量,不可单独配置。

Fair Scheduler:规整化因子通过参数yarn.scheduler.increment-allocation-mb和yarn.scheduler.increment-allocation-vcores设置,默认是1024和1。

通过以上介绍可知,应用程序申请到资源量可能大于资源申请的资源量,比如YARN的最小可申请资源内存量为1024,规整因子是1024,如果一个应用程序申请1500内存,则会得到2048内存,如果规整因子是512,则得到1536内存。

注:转载请说明出处

本文原文链接:http://blog.csdn.net/suifeng3051/article/details/45477773



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