当前位置: 首页 > news >正文

yarn的容量调度器多队列

YARN容量调度器多队列

Apache YARN(Yet Another Resource Negotiator)是Hadoop生态系统中的资源管理框架,负责集群资源的分配和调度。容量调度器(Capacity Scheduler)是YARN的一种常用调度策略,允许多个组织或用户共享集群资源,同时保证每个队列有最低资源保障。多队列功能是容量调度器的核心特性,它允许管理员配置多个独立的资源队列,每个队列可以有自己的容量、优先级和子队列。下面我将逐步解释多队列的概念、配置方法、示例以及其优势。

  1. 调度器默认就1个default队列,不能满足生产的要求。
  2. 1个队列在任务极限的情况下,容易资源耗尽。
  3. 特殊时期通过对任务的区分可以保证重要的任务队列资源充足
    • 按照框架区分队列,如hive/spark/flink 每个框架的任务放入指定的队列(企业用的不是特别多)
    • 按照业务模块区分队列,主流。
1. 容量调度器和多队列的基本概念

容量调度器设计用于支持多租户环境,确保资源分配的公平性和隔离性。在容量调度器中:

  • 队列(Queue):是资源分配的基本单位。每个队列代表一个资源池,拥有保证的最小资源容量(例如,队列A可能占集群总资源的30%)。
  • 多队列(Multiple Queues):管理员可以创建多个队列,形成树状结构。例如,一个根队列下可以有子队列(如root.queueAroot.queueB),每个子队列还可以进一步划分。这允许资源按组织、项目或用户组进行划分。
  • 资源分配原则:队列的资源容量通常以百分比表示,例如,如果集群总资源为100%,队
http://www.cnnetsun.cn/news/60435.html

相关文章:

  • Spark的容错机制
  • M3u8下载终极指南:5分钟快速上手完整教程
  • Slint UI开发终极指南:2025从入门到精通的完整路径
  • 字节跳动UI-TARS重构GUI自动化:单模型架构超越GPT-4o,企业级应用提速300%
  • Qwen3-235B-A22B:双模式推理重塑2025企业AI效率标准
  • 万亿级MoE架构技术突破:Kimi-K2-Base如何重塑AI产业价值链
  • 30亿参数挑战720亿:CapRL-3B如何改写多模态模型游戏规则
  • Android开发终极指南:cw-omnibus项目完全解析
  • AutoGPT镜像一键部署方案发布,3分钟启动智能代理
  • 高级语言的分类和区别
  • AI绘图采样器选择指南:如何通过Stable Diffusion优化实现快速生成与质量平衡
  • 9、CentOS系统管理:Rsync文件同步备份与Mutt邮件报告使用指南
  • Kubernetes数据保护终极指南:Velero CSI快照实战全解析
  • Element-UI-X Typewriter组件终极指南:如何打造沉浸式打字体验?
  • 10、云计算应用实施与发展及容量管理解析
  • 2003-2023年各省高标准农田面板数据
  • 音频特征提取实战指南:从入门到精通的5大关键步骤
  • 终极指南:如何使用开源Wan 2.2轻松制作高清视频
  • PyTorch大模型高效部署指南:torchtune与ONNX深度整合实践
  • 32B大模型落地新范式:IBM Granite-4.0-H-Small如何重塑企业AI应用
  • 字节跳动Seed-OSS-36B:动态推理革命与企业级AI效率新标准
  • 6个实战技巧:彻底掌握Avalonia跨平台UI开发
  • 贝贝BiliBili:终极B站视频下载工具完全指南
  • ContiNew Admin企业级后台管理系统完整搭建指南
  • iOS动画同步难题的响应式编程解决方案:lottie-ios深度集成指南
  • COLMAP技术破局:从稀疏重建到多传感器融合的深度剖析
  • 物流配送行业的设备管理
  • OpenDrop技术深度解析:跨平台AirDrop兼容实现的核心架构
  • 2025大模型效率革命:Qwen3-14B-AWQ双模式推理重塑企业AI落地标准
  • vLLM边缘部署实战:让大语言模型在资源受限环境中飞驰