Hadoop  YARN同時支持內存和CPU兩種資源的調度（默認只支持內存，如果想進一步調度CPU，需要自己進行一些配置），本文將介紹YARN是如何對這些資源進行調度和隔離的。

在YARN中，資源管理由ResourceManager和NodeManager共同完成，其中，ResourceManager中的調度器負責 資源的分配，而NodeManager則負責資源的供給和隔離。ResourceManager將某個NodeManager上資源分配給任務（這就是所 謂的“資源調度”）后，NodeManager需按照要求為任務提供相應的資源，甚至保證這些資源應具有獨占性，為任務運行提供基礎的保證，這就是所謂的 資源隔離。

關于Hadoop YARN資源調度器的詳細介紹，可參考我的這篇文章：YARN/MRv2 Resource Manager深入剖析—資源調度器。

在正式介紹具體的資源調度和隔離之前，先品味一下內存和CPU這兩種資源的特點，這是兩種性質不同的資源。內存資源的多少會會決定任務的生死，如果內存不夠，任務可能會運行失敗；相比之下，CPU資源則不同，它只會決定任務運行的快慢，不會對生死產生影響。

【YARN中內存資源的調度和隔離】

基于以上考慮，YARN允許用戶配置每個節點上可用的物理內存資源，注意，這里是“可用的”，因為一個節點上的內存會被若干個服務共享，比如一部分給YARN，一部分給HDFS，一部分給HBase等，YARN配置的只是自己可以使用的，配置參數如下：

（1）yarn.nodemanager.resource.memory-mb

表示該節點上YARN可使用的物理內存總量，默認是8192（MB），注意，如果你的節點內存資源不夠8GB，則需要調減小這個值，而YARN不會智能的探測節點的物理內存總量。

（2）yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio

任務每使用1MB物理內存，最多可使用虛擬內存量，默認是2.1。

（3） yarn.nodemanager.pmem-check-enabled

是否啟動一個線程檢查每個任務正使用的物理內存量，如果任務超出分配值，則直接將其殺掉，默認是true。

（4） yarn.nodemanager.vmem-check-enabled

是否啟動一個線程檢查每個任務正使用的虛擬內存量，如果任務超出分配值，則直接將其殺掉，默認是true。

（5）yarn.scheduler.minimum-allocation-mb

單個任務可申請的最少物理內存量，默認是1024（MB），如果一個任務申請的物理內存量少于該值，則該對應的值改為這個數。

（6）yarn.scheduler.maximum-allocation-mb

單個任務可申請的最多物理內存量，默認是8192（MB）。

默認情況下，YARN采用了線程監控的方法判斷任務是否超量使用內存，一旦發現超量，則直接將其殺死。由于Cgroups對內存的控制缺乏靈活性 （即任務任何時刻不能超過內存上限，如果超過，則直接將其殺死或者報OOM），而Java進程在創建瞬間內存將翻倍，之后驟降到正常值，這種情況下，采用 線程監控的方式更加靈活（當發現進程樹內存瞬間翻倍超過設定值時，可認為是正常現象，不會將任務殺死），因此YARN未提供Cgroups內存隔離機制。

【YARN中CPU資源的調度和隔離】

在YARN中，CPU資源的組織方式仍在探索中，目前（2.2.0版本）只是一個初步的，非常粗粒度的實現方式，更細粒度的CPU劃分方式已經提出來了，正在完善和實現中。

目前的CPU被劃分成虛擬CPU（CPU virtual Core），這里的虛擬CPU是YARN自己引入的概念，初衷是，考慮到不同節點的CPU性能可能不同，每個CPU具有的計算能力也是不一樣的，比如某個 物理CPU的計算能力可能是另外一個物理CPU的2倍，這時候，你可以通過為***個物理CPU多配置幾個虛擬CPU彌補這種差異。用戶提交作業時，可以指 定每個任務需要的虛擬CPU個數。在YARN中，CPU相關配置參數如下：

（1）yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores

表示該節點上YARN可使用的虛擬CPU個數，默認是8，注意，目前推薦將該值設值為與物理CPU核數數目相同。如果你的節點CPU核數不夠8個，則需要調減小這個值，而YARN不會智能的探測節點的物理CPU總數。

（2） yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores

單個任務可申請的最小虛擬CPU個數，默認是1，如果一個任務申請的CPU個數少于該數，則該對應的值改為這個數。

（3）yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores

單個任務可申請的最多虛擬CPU個數，默認是32。

默認情況下，YARN是不會對CPU資源進行調度的，你需要配置相應的資源調度器讓你支持，具體可參考我的這兩篇文章：

（1）Hadoop YARN配置參數剖析（4）—Fair Scheduler相關參數

（2）Hadoop YARN配置參數剖析（5）—Capacity Scheduler相關參數

默認情況下，NodeManager不會對CPU資源進行任何隔離，你可以通過啟用Cgroups讓你支持CPU隔離。

由于CPU資源的獨特性，目前這種CPU分配方式仍然是粗粒度的。舉個例子，很多任務可能是IO密集型的，消耗的CPU資源非常少，如果此時你為它 分配一個CPU，則是一種嚴重浪費，你完全可以讓他與其他幾個任務公用一個CPU，也就是說，我們需要支持更粒度的CPU表達方式。

借鑒亞馬遜EC2中CPU資源的劃分方式，即提出了CPU最小單位為EC2 Compute Unit（ECU），一個ECU代表相當于1.0-1.2 GHz 2007 Opteron or 2007 Xeon處理器的處理能力。YARN提出了CPU最小單位YARN Compute Unit（YCU），目前這個數是一個整數，默認是720，由參數yarn.nodemanager.resource.cpu-ycus-per- core設置，表示一個CPU core具備的計算能力（該feature在2.2.0版本中并不存在，可能增加到2.3.0版本中），這樣，用戶提交作業時，直接指定需要的YCU即 可，比如指定值為360，表示用1/2個CPU core，實際表現為，只使用一個CPU core的1/2計算時間。注意，在操作系統層，CPU資源是按照時間片分配的，你可以說，一個進程使用1/3的CPU時間片，或者1/5的時間片。

https://issues.apache.org/jira/browse/YARN-1089

https://issues.apache.org/jira/browse/YARN-1024

Hadoop 新特性、改進、優化和Bug分析系列5：YARN-3

【總結】

目前，YARN 內存資源調度借鑒了Hadoop 1.0中的方式，比較合理，但CPU資源的調度方式仍在不斷改進中，目前只是一個初步的粗糙實現，相信在不久的將來，YARN 中CPU資源的調度將更加完善。

原文鏈接：http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/hadoop-yarn-memory-cpu-scheduling/