YARN的Memory和CPU調優配置詳解
Hadoop YARN同時支援記憶體和CPU兩種資源的排程,本文介紹如何配置YARN對記憶體和CPU的使用。
YARN作為一個資源排程器,應該考慮到叢集裡面每一臺機子的計算資源,然後根據application申請的資源進行分配Container。Container是YARN裡面資源分配的基本單位,具有一定的記憶體以及CPU資源。
在YARN叢集中,平衡記憶體、CPU、磁碟的資源的很重要的,根據經驗,每兩個container使用一塊磁碟以及一個CPU核的時候可以使叢集的資源得到一個比較好的利用。
記憶體配置
YARN以及MAPREDUCE所有可用的記憶體資源應該要除去系統執行需要的以及其他的hadoop的一些程式,總共保留的記憶體=系統記憶體+HBASE記憶體。
可以參考下面的表格確定應該保留的記憶體:
每臺機子記憶體 | 系統需要的記憶體 | HBase需要的記憶體 |
---|---|---|
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 |
計算每臺機子最多可以擁有多少個container,可以使用下面的公式:
containers = min (2*CORES, 1.8*DISKS, (Total available RAM) / MIN_CONTAINER_SIZE)
說明:
- CORES為機器CPU核數
- DISKS為機器上掛載的磁碟個數
- Total available RAM為機器總記憶體
- MIN_CONTAINER_SIZE是指container最小的容量大小,這需要根據具體情況去設定,可以參考下面的表格:
每臺機子可用的RAM | container最小值 |
---|---|
小於4GB | 256MB |
4GB到8GB之間 | 512MB |
8GB到24GB之間 | 1024MB |
大於24GB | 2048MB |
每個container的平均使用記憶體大小計算方式為:
RAM-per-container = max(MIN_CONTAINER_SIZE, (Total Available RAM) / containers))
通過上面的計算,YARN以及MAPREDUCE可以這樣配置:
配置檔案 | 配置設定 | 預設值 | 計算值 |
---|---|---|---|
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 |
舉個例子:對於128G記憶體、32核CPU的機器,掛載了7個磁碟,根據上面的說明,系統保留記憶體為24G,不適應HBase情況下,系統剩餘可用記憶體為104G,計算containers值如下:
containers = min (2*32, 1.8* 7 , (128-24)/2) = min (64, 12.6 , 51) = 13
計算RAM-per-container值如下:
RAM-per-container = max (2, (124-24)/13) = max (2, 8) = 8
#!/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)
執行下面命令:
python yarn-utils.py -c 32 -m 128 -d 7 -k False
返回結果如下:
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
這樣的話,每個container記憶體為8G,似乎有點多,我更願意根據叢集使用情況任務將其調整為2G記憶體,則叢集中下面的引數配置值如下:
配置檔案 | 配置設定 | 計算值 |
---|---|---|
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 |
對應的xml配置為:
<property>
<name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
<value>106496</value>
</property>
<property>
<name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
<value>2048</value>
</property>
<property>
<name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
<value>106496</value>
</property>
<property>
<name>yarn.app.mapreduce.am.resource.mb</name>
<value>4096</value>
</property>
<property>
<name>yarn.app.mapreduce.am.command-opts</name>
<value>-Xmx3276m</value>
</property>
另外,還有一下幾個引數:
- yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio:任務每使用1MB實體記憶體,最多可使用虛擬記憶體量,預設是2.1。
- yarn.nodemanager.pmem-check-enabled:是否啟動一個執行緒檢查每個任務正使用的實體記憶體量,如果任務超出分配值,則直接將其殺掉,預設是true。
- yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio:是否啟動一個執行緒檢查每個任務正使用的虛擬記憶體量,如果任務超出分配值,則直接將其殺掉,預設是true。
第一個引數的意思是當一個map任務總共分配的實體記憶體為2G的時候,該任務的container最多內分配的堆記憶體為1.6G,可以分配的虛擬記憶體上限為2*2.1=4.2G。另外,照這樣算下去,每個節點上YARN可以啟動的Map數為104/2=52個。
CPU配置
YARN中目前的CPU被劃分成虛擬CPU(CPU virtual Core),這裡的虛擬CPU是YARN自己引入的概念,初衷是,考慮到不同節點的CPU效能可能不同,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,你可以通過為第一個物理CPU多配置幾個虛擬CPU彌補這種差異。使用者提交作業時,可以指定每個任務需要的虛擬CPU個數。
在YARN中,CPU相關配置引數如下:
- yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores:表示該節點上YARN可使用的虛擬CPU個數,預設是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不會智慧的探測節點的物理CPU總數。
- yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores:單個任務可申請的最小虛擬CPU個數,預設是1,如果一個任務申請的CPU個數少於該數,則該對應的值改為這個數。
- yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores:單個任務可申請的最多虛擬CPU個數,預設是32。
對於一個CPU核數較多的叢集來說,上面的預設配置顯然是不合適的,在我的測試叢集中,4個節點每個機器CPU核數為31,留一個給作業系統,可以配置為:
<property>
<name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name>
<value>31</value>
</property>
<property>
<name>yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores</name>
<value>124</value>
</property>
轉:http://blog.itpub.net/30089851/viewspace-2127851/