Hadoop在Linux中的資源如何分配

Hadoop在Linux中主要通過YARN進行資源分配，核心機制與配置如下：

1. 資源隔離與配額

   • 基于cgroups限制CPU、內存等資源，通過yarn.nodemanager.resource.memory-mb和yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores配置節點資源總量。
   • 為任務設置內存限制，如mapreduce.map.memory.mb和mapreduce.reduce.memory.mb。

2. 調度策略配置

   • Capacity Scheduler：通過capacity-scheduler.xml配置隊列資源比例，如yarn.scheduler.capacity.root.queue1.capacity=50。
   • Fair Scheduler：通過fair-scheduler.xml實現資源公平分配，支持動態調整隊列權重。

3. 動態資源分配

   • 啟用YARN動態資源分配功能，需在yarn-site.xml中設置yarn.scheduler.capacity.root.default.automatic-scaling-enabled=true。

4. 硬件與系統優化

   • 根據負載調整HDFS塊大?。?code>dfs.blocksize，如256MB）和副本數（dfs.replication，通常3份）。
   • 優化內核參數（如net.core.somaxconn）和文件描述符限制（ulimit -n）以提升并發能力。

5. 監控與調優

   • 通過YARN ResourceManager Web界面（默認端口8088）查看資源使用情況，或使用Ganglia等工具實時監控。
   • 根據監控結果調整隊列優先級、任務內存分配等參數。

關鍵配置文件：

• yarn-site.xml：定義資源管理器、節點管理器參數及調度策略。
• capacity-scheduler.xml/fair-scheduler.xml：配置隊列資源分配規則。
• hdfs-site.xml：優化HDFS存儲參數，如塊大小、副本數。