如何解决Yarn集群中的资源竞争问题？

1 Yarn集群中的资源竞争问题

Yarn集群是由Apache Hadoop提供的一种完整的分布式计算环境，具有易部署、数据一致性、可扩展等特点，是用来处理海量数据的强大工具。Yarn集群的好处是可以将资源调度、任务调度等工作与计算机节点实时资源调度分开，从而有效防止资源斗争，使资源分配效率更高。

但是，Yarn集群中也会存在资源竞争问题。当并发应用程序同时争抢集群资源时，导致某些应用程序所需的资源变得紧张而无法获得，从而影响集群的正常运行。因此，如何解决Yarn集群中的资源竞争问题，是集群运维工程师和应用程序设计者所面临的重要问题。

优化集群设置，使系统中可用资源充足，尽量避免资源紧张，减少资源竞争。可以考虑合理调整节点特性，调整节点核数，调整内存大小，增设额外的硬件节点等。另外，可以根据集群的具体情况，采用不同的计算集群部署模式，合理配置各节点的计算量和存储量，使集群资源足够充裕，减少资源竞争。

在生产环境中，我们可以采用以下步骤来解决Yarn集群中的资源竞争问题：

1、优化集群设置：可以考虑合理调整节点特性，调整节点核数，调整内存大小，增设额外的硬件节点等，以便使系统中可用资源充足，尽量避免资源紧张，减少资源竞争。

2、根据集群情况，采用不同的计算集群部署模式：可以根据集群的具体情况，采用不同的计算集群部署模式，合理配置各节点的计算量和存储量，使集群资源足够充裕，减少资源竞争。

3、调整Yarn参数：根据实际情况，调整Yarn参数，以便更好的利用系统资源，提高集群的性能和稳定性。

4、编写脚本自动化运维：编写脚本，实现自动化运维，定期监控Yarn集群的资源分配情况，及时发现和解决资源竞争问题。

以上是解决Yarn集群中的资源竞争问题的几个具体操作步骤。通过这些操作，可以有效地提高Yarn集群的性能和稳定性，解决资源竞争问题。

通过合理的队列策略，对集群资源进行分级分配，根据特定的规则把系统中的任务分配到各个队列，用来控制不同队列的资源使用权重，使节点资源被各个队列共享，让集群中的任务在经过多次分配的过程中，更加合理的分配资源，从而减缓资源竞争。

在生产环境中，使用Yarn集群解决资源竞争问题，可以采用关卡管理的方式，具体操作步骤如下：

1、根据实际情况，设置不同的队列，比如设置一个高优先级的队列和一个低优先级的队列，并且设置队列的资源限制，以便更好的控制资源的使用。

2、设置每个队列的资源权重，比如设置高优先级队列的资源权重为80%，低优先级队列的资源权重为20%，以便控制不同队列的资源使用权重。

3、将任务按照不同的优先级分配到不同的队列中，比如将重要的任务分配到高优先级队列中，将一般的任务分配到低优先级队列中，以便更好的控制任务的执行。

4、使用Yarn的调度策略，比如使用Fair Scheduler策略，根据设置的资源权重，把系统中的任务分配到各个队列，从而控制不同队列的资源使用权重，使节点资源被各个队列共享，让集群中的任务在经过多次分配的过程中，更加合理的分配资源，从而减缓资源竞争。

管理者可以对任务的优先级进行监控，并对优先级低的任务进行调度。一般情况下，任务优先级低于默认配置且未在5分钟内完成的，管理者将调配资源给优先级高的任务，以此减少任务之间对资源的竞争。

实际例子：

在一个Yarn集群中，有一个任务A需要大量的内存资源，但是另一个任务B占用了大部分的内存资源，从而导致任务A无法正常运行。此时，我们可以使用Yarn资源调度来解决这一问题。

具体操作步骤：

1、首先，在Yarn集群的管理者端，使用Yarn的资源调度功能，调整任务A的优先级设置，使其优先级大于任务B；

2、然后，调整Yarn集群中任务A和任务B的资源分配，使任务A可以获得更多的资源，从而保证任务A正常运行；

3、最后，监控任务A和任务B的运行状态，确保任务A能够正常运行，而任务B也能够正常运行。

解决Yarn集群中资源竞争问题，可以从资源优化、关卡管理、资源调度等多方面进行控制，使任务之间的资源竞争得到有效的控制、减少和避免资源竞争，从而提高集群的运行效率。