yarn默认只管理内存资源,虽然也可以申请cpu资源,但是在没有cpu资源隔离的情况下效果并不是太好.在集群规模大,任务多时资源竞争的问题尤为严重.
还好yarn提供的LinuxContainerExecutor可以通过cgroup来隔离cpu资源
cgroup
cgroup是系统提供的资源隔离功能,可以隔离系统的多种类型的资源,yarn只用来隔离cpu资源
安装cgroup
默认系统已经安装了cgroup了,如果没有安装可以通过命令安装
CentOS 6
yum install -y libcgroupCentOS 7
yum install -y libcgroup-tools
然后通过命令启动
CentOS 6
/etc/init.d/cgconfig startCentOS 7
systemctl start cgconfig.service
查看/cgroup目录,可以看到里面已经创建了一些目录,这些目录就是可以隔离的资源
drwxr-xr-x 2 root root 0 3月 19 20:56 blkio
drwxr-xr-x 3 root root 0 3月 19 20:56 cpu
drwxr-xr-x 2 root root 0 3月 19 20:56 cpuacct
drwxr-xr-x 2 root root 0 3月 19 20:56 cpuset
drwxr-xr-x 2 root root 0 3月 19 20:56 devices
drwxr-xr-x 2 root root 0 3月 19 20:56 freezer
drwxr-xr-x 2 root root 0 3月 19 20:56 memory
drwxr-xr-x 2 root root 0 3月 19 20:56 net_cls如果目录没有创建可以执行
cd /
mkdir cgroup
mount -t tmpfs cgroup_root ./cgroup
mkdir cgroup/cpuset
mount -t cgroup -ocpuset cpuset ./cgroup/cpuset/
mkdir cgroup/cpu
mount -t cgroup -ocpu cpu ./cgroup/cpu/
mkdir cgroup/memory
mount -t cgroup -omemory memory ./cgroup/memory/通过cgroup隔离cpu资源的步骤为
- 在cpu目录创建分组
cgroup以组为单位隔离资源,同一个组可以使用的资源相同
一个组在cgroup里面体现为一个文件夹,创建分组直接使用mkdir命令即可.
组下面还可以创建下级组.最终可以形成一个树形结构来完成复杂的资源隔离方案.
每当创建了一个组,系统会自动在目录立即创建一些文件,资源控制主要就是通过配置这些文件来完成
yarn默认使用--w--w--w- 1 root root 0 3月 19 21:09 cgroup.event_control -rw-r--r-- 1 root root 0 3月 19 21:09 cgroup.procs -rw-r--r-- 1 root root 0 3月 19 21:09 cpu.cfs_period_us -rw-r--r-- 1 root root 0 3月 19 21:09 cpu.cfs_quota_us -rw-r--r-- 1 root root 0 3月 19 21:09 cpu.rt_period_us -rw-r--r-- 1 root root 0 3月 19 21:09 cpu.rt_runtime_us -rw-r--r-- 1 root root 0 3月 19 21:09 cpu.shares -r--r--r-- 1 root root 0 3月 19 21:09 cpu.stat -rw-r--r-- 1 root root 0 3月 19 21:09 notify_on_release -rw-r--r-- 1 root root 0 3月 19 21:09 taskshadoop-yarn组作为最上层,任务运行时yarn会为每个container在hadoop-yarn里面创建一个组
yarn主要使用cpu.cfs_quota_uscpu.cfs_period_uscpu.shares3个文件
yarn使用cgroup的两种方式来控制cpu资源分配- 严格按核数隔离资源
可使用核数 = cpu.cfs_quota_us/cpu.cfs_period_us
在yarn中cpu.cfs_quota_us被直接设置为1000000(这个参数可以设置的最大值)
然后根据任务申请的core来计算出cpu.cfs_period_us - 按比例隔离资源
按每个分组里面cpu.shares的比率来分配cpu
比如A B C三个分组,cpu.shares分别设置为1024 1024 2048,那么他们可以使用的cpu比率为1:1:2
- 严格按核数隔离资源
- 将进程id添加到指定组的tasks文件
创建完分组后只需要将要限制的进程的id写入tasks文件即可,如果需要解除限制,在tasks文件删除即可
yarn配置
启动cgroup需要配置几个配置文件
etc/hadoop/yarn-site.xml配置
可以参考http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/NodeManagerCgroups.html 配置
这些配置大部分都是固定配置
<property>
<name>yarn.nodemanager.container-executor.class</name>
<value>org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.LinuxContainerExecutor</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.linux-container-executor.resources-handler.class</name>
<value>org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.util.CgroupsLCEResourcesHandler</value>
</property>
<property>
<description>yarn使用的cgroup组,默认为/hadoop-yarn</description>
<name>yarn.nodemanager.linux-container-executor.cgroups.hierarchy</name>
<value>/hadoop-yarn</value>
</property>
<property>
<description>是否自动挂载cgroup</description>
<name>yarn.nodemanager.linux-container-executor.cgroups.mount</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<description>cgroup挂载目录, /sys/fs/cgroup 或者是 /cgroup,目录和系统有关</description>
<name>yarn.nodemanager.linux-container-executor.cgroups.mount-path</name>
<value>/cgroup</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.linux-container-executor.group</name>
<value>hadoop</value>
</property>
<property>
<description>配置nodemanager使用多少物理cpu资源,比如24核服务器配置90的话,最近使用21.6核</description>
<name>yarn.nodemanager.resource.percentage-physical-cpu-limit</name>
<value>90</value>
</property>
<property>
<description>是控制是否严格限制cpu,即按任务申请的core限制,还是非严格限制,即按core的比率限制</description>
<name>yarn.nodemanager.linux-container-executor.cgroups.strict-resource-usage</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<description>非安全模式将会以这里设置的用户运行container,比如配置hadoop用户则以hadoop运行container</description>
<name>yarn.nodemanager.linux-container-executor.nonsecure-mode.local-user</name>
<value>hadoop</value>
</property>etc/hadoop/container-executor.cfg配置
这个配置文件每项都需要填,要不然会报错
yarn.nodemanager.linux-container-executor.group=hadoop
banned.users=root
min.user.id=1000
allowed.system.users=hadoop权限设置
在配置中文件的权限有特殊要求
chown root:hadoop bin/container-executor
chmod 6050 bin/container-executor
系统还要求etc/hadoop/container-executor.cfg 的所有父目录(一直到/ 目录)
owner 都为 root
这个路径是默认${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/container-executor.cfg,如果不方便修改所有父级目录为root权限,可以重新编译代码到其他目录,比如/etc/hadoop/目录
mvn clean package -Dcontainer-executor.conf.dir=/etc/hadoop/ -DskipTests -Pnative配置好以后检测是否配置成功
./bin/container-executor --checksetup
如果没有任何输出表示配置成功
如果一切顺利就可以启动集群了
测试cgroup
可以运行测试脚本测试系统
./bin/spark-submit
--class org.apache.spark.examples.SparkPi
--master yarn-cluster
--deploy-mode cluster
--num-executors 5
--executor-cores 3
--executor-memory 4G
--driver-memory 4G
--driver-cores 2
lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar 10000
查看系统是否生效只能登录到服务器查看
通过top查看信息
查看是否创建了cgroup分组,ll /cgroup/hadoop-yarn/
--w--w--w- 1 root root 0 3月 17 15:44 cgroup.event_control
-rw-r--r-- 1 root root 0 3月 17 15:44 cgroup.procs
drwxr-xr-x 2 root root 0 3月 17 16:06 container_1489736876249_0003_01_000011
drwxr-xr-x 2 root root 0 3月 17 16:06 container_1489736876249_0003_01_000026
drwxr-xr-x 2 root root 0 3月 17 16:06 container_1489736876249_0003_01_000051
drwxr-xr-x 2 root root 0 3月 17 16:06 container_1489736876249_0003_01_000076
drwxr-xr-x 2 root root 0 3月 17 16:06 container_1489736876249_0003_01_000101
drwxr-xr-x 2 root root 0 3月 17 16:06 container_1489736876249_0003_01_000123
drwxr-xr-x 2 root root 0 3月 17 16:06 container_1489736876249_0003_01_000136
drwxr-xr-x 2 root root 0 3月 17 16:06 container_1489736876249_0003_01_000155
drwxr-xr-x 2 root root 0 3月 17 16:30 container_1489736876249_0004_01_000008
-rw-r--r-- 1 root root 0 3月 17 15:47 cpu.cfs_period_us
-rw-r--r-- 1 root root 0 3月 17 15:47 cpu.cfs_quota_us
-rw-r--r-- 1 root root 0 3月 17 15:44 cpu.rt_period_us
-rw-r--r-- 1 root root 0 3月 17 15:44 cpu.rt_runtime_us
-rw-r--r-- 1 root root 0 3月 17 15:44 cpu.shares
-r--r--r-- 1 root root 0 3月 17 15:44 cpu.stat
-rw-r--r-- 1 root root 0 3月 17 15:44 notify_on_release
-rw-r--r-- 1 root root 0 3月 17 15:44 tasks
查看container_*目录下 cpu.cfs_period_us,计算cpu.cfs_quota_us/cpu.cfs_period_us即可知道分配的核数
[root@- ~]# cat /cgroup/cpu/hadoop-yarn/container*/cpu.cfs_period_us
462962
462962
462962
462962
462962
462962
462962
462962
308641问题处理
配置的过程中免不了会碰上一些问题,以下是我碰到的问题
spark任务申请了core,node
manager分配不正确,都是分配1个核
这个是由于目前使用的capacity scheduler的资源计算方式只考虑了内存,没有考虑CPU
这种方式会导致资源使用情况统计不准确,比如一个saprk程序启动命令资源参数如下
--num-executors 1 --executor-cores 3 --executor-memory 4G --driver-memory 4G --driver-cores 1
DefaultResourceCalculator 统计占2核
DominantResourceCalculator 统计占4核
修改配置文件即可解决
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.resource-calculator</name>
<value>org.apache.hadoop.yarn.util.resource.DominantResourceCalculator</value>
<description>
The ResourceCalculator implementation to be used to compare
Resources in the scheduler.
The default i.e. DefaultResourceCalculator only uses Memory while
DominantResourceCalculator uses dominant-resource to compare
multi-dimensional resources such as Memory, CPU etc.
</description>
</property>container-executor运行时报缺少GLIBC_2.14库
container-executor: /lib64/libc.so.6: version `GLIBC_2.14' not found (required by bin/container-executor)
这个和系统版本有关,只能通过重新编译container-executor来解决
mvn clean package -Dcontainer-executor.conf.dir=/etc/hadoop/ -DskipTests -Pnativecentos 7系统container启动报错,不能写入/cgroup/cpu
这个是yarn在centos 7下的一个bug,hadoop 2.8以后的版本才会解决
这个bug主要是因为centos 7下cgroup的目录和centos 6不一致导致,centos 7 cpu目录合并成cpu,cpuacct, 这个,导致的错误,需要打补丁后编译https://issues.apache.org/jira/browse/YARN-2194
private String findControllerInMtab(String controller,
Map<String, List<String>> entries) {
for (Entry<String, List<String>> e : entries.entrySet()) {
// if (e.getValue().contains(controller))
// return e.getKey();
if (e.getValue().contains(controller)) {
String controllerKey = e.getKey();
// In Redhat7, the controller is called "/sys/fs/cgroup/cpu,cpuacct"
controllerKey = controllerKey.replace("cpu,cpuacct", "cpu");
if (new File(controllerKey).exists()) {
return controllerKey;
}
}
}
return null;
}升级的风险
由于改变了资源的隔离方式,升级可能有几个方面的影响
任务资源分配问题
升级cgroup后单个任务如果以前资源分配不合理可能会出现计算延时情况,出现资源问题时需要调整任务资源
在集群规模小的时候可能没有资源可以调整,那么可以修改为非严格模式,非严格模式不能按配置限制资源,只能保证资源不被少数进程全部占用
<property>
<name>yarn.nodemanager.linux-container-executor.cgroups.strict-resource-usage</name>
<value>false</value>
</propertyspark driver资源问题
spark任务的driver在集群模式deploy-mode cluster时,如果没有配置driver-cores的话默认分配1核,1核在任务规模大时有可能资源会紧张.采用deploy-mode
client模式的不受cgroup限制