大数据学习7：Hadoop Yarn 的调优整理

Hadoop Yarn 的调优整理：

对于Yarn的调优，主要从内存和CPU的角度去调整。应从集群所有节点的角度去考虑计算资源，根据Application申请的资源进行分配container（容器）。Container 是Yarn中资源分配的最小单元，包含了一定的内存和CPU资源。

在集群中，调整内存，CPU，磁盘的资源的平衡性很重要，根据经验，每2个Container使用一块磁盘和1个CPU核的时候，资源利用率比较高。

一、内存配置：

Yarn和MapReduce 的内存资源 = 系统总内存 – 系统占用内存 – 其他hadoop组件内存（HBASE）

可参考下表：

每台机子内存	系统需要的内存	HBase需要的内存
4GB	1GB	1GB
8GB	2GB	1GB
16GB	2GB	2GB
24GB	4GB	4GB
48GB	6GB	8GB
64GB	8GB	8GB
72GB	8GB	8GB
96GB	12GB	16GB
128GB	24GB	24GB
255GB	32GB	32GB
512GB	64GB	64GB

 

计算每台机子最多可以拥有多少个container，可以使用下面的公式:

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

说明：

CORES为机器CPU核数

DISKS为机器上挂载的磁盘个数

Total available RAM为机器总内存

MIN_CONTAINER_SIZE是指container最小的容量大小，这需要根据具体情况去设置，可以参考下面的表格：

每台机子可用的RAM	container最小值
小于4GB	256MB
4GB到8GB之间	512MB
8GB到24GB之间	1024MB
大于24GB	2048MB

每个container的平均使用内存大小计算方式为：

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

 

通过上面的计算，YARN以及MAPREDUCE可以这样配置：

配置文件	配置设置	默认值	计算值
yarn-site.xml	yarn.nodemanager.resource.memory-mb	8192 MB	= containers * RAM-per-container
yarn-site.xml	yarn.scheduler.minimum-allocation-mb	1024MB	= RAM-per-container
yarn-site.xml	yarn.scheduler.maximum-allocation-mb	8192 MB	= containers * RAM-per-container
yarn-site.xml (check)	yarn.app.mapreduce.am.resource.mb	1536 MB	= 2 * RAM-per-container
yarn-site.xml (check)	yarn.app.mapreduce.am.command-opts	-Xmx1024m	= 0.8 * 2 * RAM-per-container
mapred-site.xml	mapreduce.map.memory.mb	1024 MB	= RAM-per-container
mapred-site.xml	mapreduce.reduce.memory.mb	1024 MB	= 2 * RAM-per-container
mapred-site.xml	mapreduce.map.java.opts		= 0.8 * RAM-per-container
mapred-site.xml	mapreduce.reduce.java.opts		= 0.8 * 2 * RAM-per-container

 

例子：对于128G内存、32核CPU的机器，挂载了7个磁盘，根据上面的说明，系统保留内存为24G，不适应HBase情况下，系统剩余可用内存为104G，

计算containers值如下：

containers = min (2*32,1.8* 7 , (128-24)/2) = min (64, 12.6 , 51) = 13

计算RAM-per-container值如下：

RAM-per-container = max(2, (124-24)/13) = max (2, 8) = 8

你也可以使用脚本yarn-utils.py来计算上面的值：

#!/usr/bin/env python import optparse from pprint import pprint import logging import sys import math import ast   ''' Reserved for OS + DN + NM, Map: Memory => Reservation ''' reservedStack = { 4:1, 8:2, 16:2, 24:4, 48:6, 64:8, 72:8, 96:12,                    128:24, 256:32, 512:64} ''' Reserved for HBase. Map: Memory => Reservation '''   reservedHBase = {4:1, 8:1, 16:2, 24:4, 48:8, 64:8, 72:8, 96:16,                    128:24, 256:32, 512:64} GB = 1024   def getMinContainerSize(memory):   if (memory <= 4):     return 256   elif (memory <= 8):     return 512   elif (memory <= 24):     return 1024   else:     return 2048   pass   def getReservedStackMemory(memory):   if (reservedStack.has_key(memory)):     return reservedStack[memory]   if (memory <= 4):     ret = 1   elif (memory >= 512):     ret = 64   else:     ret = 1   return ret   def getReservedHBaseMem(memory):   if (reservedHBase.has_key(memory)):     return reservedHBase[memory]   if (memory <= 4):     ret = 1   elif (memory >= 512):     ret = 64   else:     ret = 2   return ret                     def main():   log = logging.getLogger(__name__)   out_hdlr = logging.StreamHandler(sys.stdout)   out_hdlr.setFormatter(logging.Formatter(' %(message)s'))   out_hdlr.setLevel(logging.INFO)   log.addHandler(out_hdlr)   log.setLevel(logging.INFO)   parser = optparse.OptionParser()   memory = 0   cores = 0   disks = 0   hbaseEnabled = True   parser.add_option('-c', '--cores', default = 16,                      help = 'Number of cores on each host')   parser.add_option('-m', '--memory', default = 64,                     help = 'Amount of Memory on each host in GB')   parser.add_option('-d', '--disks', default = 4,                     help = 'Number of disks on each host')   parser.add_option('-k', '--hbase', default = "True",                     help = 'True if HBase is installed, False is not')   (options, args) = parser.parse_args()     cores = int (options.cores)   memory = int (options.memory)   disks = int (options.disks)   hbaseEnabled = ast.literal_eval(options.hbase)     log.info("Using cores=" + str(cores) + " memory=" + str(memory) + "GB" +             " disks=" + str(disks) + " hbase=" + str(hbaseEnabled))   minContainerSize = getMinContainerSize(memory)   reservedStackMemory = getReservedStackMemory(memory)   reservedHBaseMemory = 0   if (hbaseEnabled):     reservedHBaseMemory = getReservedHBaseMem(memory)   reservedMem = reservedStackMemory + reservedHBaseMemory   usableMem = memory - reservedMem   memory -= (reservedMem)   if (memory < 2):     memory = 2     reservedMem = max(0, memory - reservedMem)       memory *= GB     containers = int (min(2 * cores,                          min(math.ceil(1.8 * float(disks)),                               memory/minContainerSize)))   if (containers <= 2):     containers = 3     log.info("Profile: cores=" + str(cores) + " memory=" + str(memory) + "MB"            + " reserved=" + str(reservedMem) + "GB" + " usableMem="            + str(usableMem) + "GB" + " disks=" + str(disks))       container_ram = abs(memory/containers)   if (container_ram > GB):     container_ram = int(math.floor(container_ram / 512)) * 512   log.info("Num Container=" + str(containers))   log.info("Container Ram=" + str(container_ram) + "MB")   log.info("Used Ram=" + str(int (containers*container_ram/float(GB))) + "GB")   log.info("Unused Ram=" + str(reservedMem) + "GB")   log.info("yarn.scheduler.minimum-allocation-mb=" + str(container_ram))   log.info("yarn.scheduler.maximum-allocation-mb=" + str(containers*container_ram))   log.info("yarn.nodemanager.resource.memory-mb=" + str(containers*container_ram))   map_memory = container_ram   reduce_memory = 2*container_ram if (container_ram <= 2048) else container_ram   am_memory = max(map_memory, reduce_memory)   log.info("mapreduce.map.memory.mb=" + str(map_memory))   log.info("mapreduce.map.java.opts=-Xmx" + str(int(0.8 * map_memory)) +"m")   log.info("mapreduce.reduce.memory.mb=" + str(reduce_memory))   log.info("mapreduce.reduce.java.opts=-Xmx" + str(int(0.8 * reduce_memory)) + "m")   log.info("yarn.app.mapreduce.am.resource.mb=" + str(am_memory))   log.info("yarn.app.mapreduce.am.command-opts=-Xmx" + str(int(0.8*am_memory)) + "m")   log.info("mapreduce.task.io.sort.mb=" + str(int(0.4 * map_memory)))   pass   if __name__ == '__main__':   try:     main()   except(KeyboardInterrupt, EOFError):     print("\nAborting ... Keyboard Interrupt.")     sys.exit(1)

 

执行下面命令：

python yarn-utils.py -c 32 -m 128 -d 7 -kFalse

-c：CPU核 个

-m：内存 G

-k：是否适应Hbase

结果如下：

Using cores=32 memory=128GB disks=7 hbase=False  Profile: cores=32 memory=106496MB reserved=24GB usableMem=104GB disks=7  Num Container=13  Container Ram=8192MB  Used Ram=104GB  Unused Ram=24GB  yarn.scheduler.minimum-allocation-mb=8192  yarn.scheduler.maximum-allocation-mb=106496  yarn.nodemanager.resource.memory-mb=106496  mapreduce.map.memory.mb=8192  mapreduce.map.java.opts=-Xmx6553m  mapreduce.reduce.memory.mb=8192  mapreduce.reduce.java.opts=-Xmx6553m  yarn.app.mapreduce.am.resource.mb=8192  yarn.app.mapreduce.am.command-opts=-Xmx6553m  mapreduce.task.io.sort.mb=3276

从计算中得知，每个Container自动计算出来为8G，对于一般任务来说有点多，建议调整为2G内存即可。

配置参数如下：

配置文件	配置设置	计算值
yarn-site.xml	yarn.nodemanager.resource.memory-mb	= 52 * 2 =104 G
yarn-site.xml	yarn.scheduler.minimum-allocation-mb	= 2G
yarn-site.xml	yarn.scheduler.maximum-allocation-mb	= 52 * 2 = 104G
yarn-site.xml (check)	yarn.app.mapreduce.am.resource.mb	= 2 * 2=4G
yarn-site.xml (check)	yarn.app.mapreduce.am.command-opts	= 0.8 * 2 * 2=3.2G
mapred-site.xml	mapreduce.map.memory.mb	= 2G
mapred-site.xml	mapreduce.reduce.memory.mb	= 2 * 2=4G
mapred-site.xml	mapreduce.map.java.opts	= 0.8 * 2=1.6G
mapred-site.xml	mapreduce.reduce.java.opts	= 0.8 * 2 * 2=3.2G

 

对应xml为：

yarn.nodemanager.resource.memory-mb       106496           yarn.scheduler.minimum-allocation-mb       2048           yarn.scheduler.maximum-allocation-mb       106496           yarn.app.mapreduce.am.resource.mb       4096           yarn.app.mapreduce.am.command-opts       -Xmx3276m

其他参数可继续添加也可不继续，不添加为默认。

 

另外，还有一下几个参数：

（1）yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio：任务每使用1MB物理内存，最多可使用虚拟内存量，默认是2.1。

（2）yarn.nodemanager.pmem-check-enabled：是否启动一个线程检查每个任务正使用的物理内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是true。

（3）yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio：是否启动一个线程检查每个任务正使用的虚拟内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是true。

第一个参数的意思是当一个map任务总共分配的物理内存为2G的时候，该任务的container最多内分配的堆内存为1.6G，可以分配的虚拟内存上限为2*2.1=4.2G。另外，照这样算下去，每个节点上YARN可以启动的Map数为104/2=52个。

 

二、CPU配置

YARN中目前的CPU被划分成虚拟CPU（CPU virtual Core），这里的虚拟CPU是YARN自己引入的概念，初衷是，考虑到不同节点的CPU性能可能不同，每个CPU具有的计算能力也是不一样的，比如某个物理CPU的计算能力可能是另外一个物理CPU的2倍，这时候，你可以通过为第一个物理CPU多配置几个虚拟CPU弥补这种差异。用户提交作业时，可以指定每个任务需要的虚拟CPU个数。

在YARN中，CPU相关配置参数如下：

yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores：表示该节点上YARN可使用的虚拟CPU个数，默认是8，注意，目前推荐将该值设值为与物理CPU核数数目相同。如果你的节点CPU核数不够8个，则需要调减小这个值，而YARN不会智能的探测节点的物理CPU总数。

yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores：单个任务可申请的最小虚拟CPU个数，默认是1，如果一个任务申请的CPU个数少于该数，则该对应的值改为这个数。

yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores：单个任务可申请的最多虚拟CPU个数，默认是32。

对于一个CPU核数较多的集群来说，上面的默认配置显然是不合适的，

集群例子：4个节点配置每个机器CPU核数为31 [每台32物理核]，留一个给操作系统，可以配置为：

yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores       31           yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores       124

 

转载：

http://blog.itpub.net/30089851/viewspace-2127851/