作者介绍
汪涉洋，来自美国视频网站hulu的工程师，毕业于北京理工大学计算机专业，目前从事大数据基础架构方面的工作。
今天我们来聊聊 Hadoop 集群的CPU&内存管理，更多学习资料可点击进入大数据培训官网
本文目录：
1、Yarn 的历史和由来
2、Yarn 相同的领域，还有哪些产品
3、设计、多租户APP& 队列/标签
4、Real World 中 Yarn 的问题
5、数据驱动的 Yarn 管理，资源治理
6、分析规律，反哺线上
一、历史和由来
当下Hadoop稳定在了2.x.x版本，3.x版本也基本production stable了，虽然敢用的公司很少。在Hadoop 2.x后，都是用 Yarn (Apache Hadoop Yarn )来管理集群的计算资源。
随着互联网的发展，互联网公司的业务越来越复杂。早在10年前，一个普通的小网站有个50台机器，能有20个Web服务器20个数据库，公司内有10来个应用系统，也就差不多了。但像Google、BAT这种巨无霸，很早就面临了大规模集群的管理问题，且问题越来越大。随着网络的爆炸发展，网络巨头公司的业务线越来越多，越来越复杂。看看现在的BAT，有多少业务线，内部有多少IT系统在不停歇的运转。倘若应用的维护者，都自己维护自己的物理机，那这些机器出问题后，维护成本简直无法估量。
于是，分布式操作系统就产生了。因此，现在单台操作系统管理本机的CPU、内存，分布式操作系统就管理整个集群成千上万台机器的CPU、内存、甚至网络。
二、相同的领域、产品
资源管理领域：
Google先有了Borg，后又开源了 Kubernetes
Hadoop系有了Yarn
Twitter开源了Mesos
因为Hadoop的特点和历史原因，Hadoop集群的资源管控发展到了Yarn这套系统后，基本就是由Yarn来专门跑Hadoop应用,即 Mapreduce/Spark等等计算作业。
那么Yarn上面能否跑一些别的项目呢? 当然可以，需要自己编写一个on Yarn的程序，写自己的Application-Master (Hadoop: Writing Yarn Applications )和资源申请模块等。
on-Yarn 应用
笔者这里找了一些开源者尝试的on-Yarn应用：
Docker on YARN
https://conferences.oreilly.com/strata/strata-ca-2017/public/schedule/detail/55936
Presto YARN Integratio
https://prestodb.io/presto-yarn/
prestoDB/presto-yarn
https://github.com/prestodb/presto-yarn
Introducing Hoya - HBase on YARN - Hortonworks
https://hortonworks.com/blog/introducing-hoya-hbase-on-yarn/
但在实际的应用场景中，大多数规模以上公司光跑Mapreduce/Spark的Job，集群资源就都挤破头了，所以other on-Yarn Application，不在本文的讨论范畴内。本文将讨论竞争激烈且真正跑满了Hadoop Application 的 Yarn Cluster。
三、多租户、并行APP&队列/标签
Yarn设计的最大初衷，是多租户，并行APP。
在早版本的 Jobtracker/Tasktracker时期，整个集群是first-in-first-out的调度策略。每个APP都在排队跑，一个APP占不满集群的资源，整个集群的计算资源就浪费了。
到了Yarn时期，可以允许多个APP同时跑，按自己的需求共享集群资源。
队列/标签
队列
在当下稳定的Hadoop版本里，资源的调度都是基于队列的。
队列——标签的映射关系
在一个公司里，不同的Team可以按需求把作业提交到不同的队列里。这就好比银行的门店，不同的窗口(Queue)可以办理不同的业务。
根据业务强度，银行会给不同的窗口分配不同的人(机器)，有的窗口分配能力强的人(多CPU)，甚至开多个窗口(子队列)，有的子队列只服务“军人”/“老人” (Sub-queue)。有的窗口分配普通员工。
Yarn的主流调度器 Hadoop: Fair Scheduler & Hadoop: Capacity Scheduler 都是基于队列设计的。对这一块还不了解的朋友，可以点击下方Scheduler链接，读读官网的原版wiki：
http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.1/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/CapacityScheduler.html
CapacityScheduler
FairScheduler
本文的第5部分，将会重点谈谈基于Queue History Data 的分析，笔者这里提供两篇关于调度器的文章：
1.Cloudera Community : Cloudera’s Fair Scheduler vs. Capacity Scheduler, which one is the best option to choose?
https://community.cloudera.com/t5/Hadoop-101-Training-Quickstart/Cloudera-s-Fair-Scheduler-vs-Capacity-Scheduler-which-one-is-the/m-p/37645#M2251
2.[StackOverflow]: What is the difference between the fair and capacity schedulers?
https://stackoverflow.com/questions/26546613/what-is-the-difference-between-the-fair-and-capacity-schedulers
标签
Node label (Yarn Node Labels )是一个为了给相同特点的集群机器分组的解决方案。直白地说就是异构机器分组。这一波机器A，用来跑 map-reduce;另一波机器B，用来跑spark;还有一部分机器C，用来跑AI/Machine-Learning Job。
为什么会产生这种需求呢?
因为Hadoop这个技术栈已经产生了很多年了。在公司集群中，有的机器是3年前、5年前买的，有的是近1年买的。那么随着时间的推移，集群中的机器配置必然会是异构性。
一般来讲，都会用老的机器跑一些“实时性不是很重要”的Batch Job，而让一些新一些的机器，跑一些需要快速处理的"Spark/Streaming" 甚至OLAP的计算任务。
这里有几篇讲NodeLabel的很好的文章，大家也可以参考看看：
slideshare.net/Hadoop_Summit/node-labels-in-yarn-49792443
http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.slideshare.net/Hadoop_Summit/node-labels-in-yarn-49792443
YARN Node Labels: Label-based scheduling and resource isolation - Hadoop Dev
https://developer.ibm.com/hadoop/2017/03/10/yarn-node-labels/
Node labels configuration on Yarn
https://community.hortonworks.com/articles/72450/node-labels-configuration-on-yarn.html
总之，Hadoop的Admin可以把一个或多个Label关联到Queue上，一个Hadoop Application只能使用一个Queue下面的一种Label。例子：
提交MR作业到Label X：
提交mr作业到Xlabel： yarn jar /usr/iop/
提交Spark作业到Label Y：
./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn --deploy-mode cluster --driver-memory 3g --executor-memory 2g --conf spark.yarn.am.nodeLabelExpression=Y --conf spark.yarn.executor.nodeLabelExpression=Y jars/spark-examples.jar 10
Yarn Queue Label
Tip： YARN Node-labels 功能在Apache Hadoop 2.6被开发出来，但并没有被merge到官方版本中，只能通过打Patch的方式使用，因此是有很多Bug的。官方推荐 Hadoop 2.8.x 之后再使用，Fix了很多Bug，而事实上在Apache Hadoop 2.7.3 版本的官方主业里，NnodeLabel功能被正式介绍出来。
Cloudera 把Node-label的Feature打入了，但很多Bug并没有Fix。笔者会在下一小节着重讲这部分内容。
四、Real World 中 Yarn 使用问题
目前，Yarn已经到了一个相对完备的功能阶段，发展到了多Queue 多租户以及成熟的Label管理。下面来讲讲我个人在运维Yarn的工作时碰到的各种问题。
用户问题
YARN resources are always complained insufficiently by big-data users.
big data infrastructure team里有一个内网的聊天Channel。我总是能听到一些Hadoop User抱怨，说他们的job今天跑慢了，Pending太久了，为什么还拿不到资源等。
如果仔细分析产生问题的原因，总结下来大致有以下2种：
资源分配问题
资源分配不均就可能会导致上述问题的产生。如果给某些队列划分了过多的资源，就会导致某些队列的Job卡住很久。当队列资源使用率达到100%时，另一个队列的资源使用还不到50%。 比如下图，Streaming队列明显快满了，而OLAP队列还使用了不到1/4。
应用程序滥用问题
先给大家show几个图。第一个图是一个APP，经过分析，它申请了32GB的内存，但统计后平均使用的内存是514MB 。 what?作为管理员，看到这种用户，是不是很生气呢…
第二个是APP申请的资源，这一个APP申请了740个CPU，3000GB的总内存，这类APP很多。这种APP我认为调优的空间都很大。一个Mapper/Reducer能优化30%的内存占用量，总体看就是一个很客观的数字。
Yarn的管理员问题
我们怎么才能知道队列的资源使用长期情况呢? 拿什么数据来作为调整Yarn队列Queue级别资源的依据呢?
每次新加入了一批机器后，我们当然要给机器打Label，Yarn的Shell Cmd中，打Label:
Yarnrmadmin—replaceLabelsOnNode“node1[:port]=label1node2=label2
如果一次加入100台机器，打Label去输入这么多命令，很容易出问题。怎么能又快速又安全地搞定这个工作呢?
用户在Channel不停地问Application的问题，有什么办法能减少Admin人工回复用户的工作，让用户自助解决问题?
Node-Label问题
Bug1
缺乏 Node-Label 资源显示如下图。
cdh-5.7.3-Hadoop-2.6.0的Yarn UI
在稳定版本中，是可以显示出哪种Label、有多少机器、有多少Memory和CPU资源的。
Bug2
Yarn Shell 功能不全，甚至不能使用list all labels功能。
Bug3
Yarn UI没有分Label去显示Queue的资源使用率。
非稳定版
稳定版
五、数据驱动的Yarn管理
为了解决上一节提出来的种种问题，我们做了很多自动化的工具。
我们用搜集“时间序列”的数据，来评估队列的使用情况
用UI Tool 来加快运维操作的批量性/安全性
用更简洁明了的图表，来给用户展示他能得到的资源等。
Yarn资源调配
趋势图
为了解决Yarn Queue资源调配的公平，我们制作了Yarn Qqueue Level 的 Capacity 占比History 趋势图。
总揽图：所有子队列的历史资源使用都在这里：大家可以看出哪个队列长期超负荷运转，哪些Queue长期用不满资源。
总揽图主要用来做对比，发现有问题的Queue。
队列图：队列图是针对一个Queue进行详细的分析用的：包括队列里使用哪种Label的机器，队列有多少资源，队列资源的历史使用占比、超负荷占比、Running/Pending APP历史，以及Reserve 的Container历史等。
这样，在user提出质疑时，先让user自己来看是否队列的使用量已经满了、是否队列在Reserve Container，从而满足user的Job等。
级别资源调配
那么，一次Yarn的Queue 级别资源调配应该是这样的：
从“总揽图”找到长期相对空闲的队列。
把相对“空闲”队列的资源，划归给“超负荷”的队列
等一段时间，再观察“总揽图”，是否“超负荷”队列的资源真的变好了。(不是重复1)
Yarn运维
在上一节，我们提到了给新加入集群的机器打Label是个漫长的过程。没关系，本着 “让一切人对机器的操作尽可能的自动化”的原则，我们设计给Node批量打Label的UI界面如下。
Yarn Queue 级别资源分配展示的不友好
开源版本的Yarn UI 样式其实很土，很多信息都展示得不够透彻，比如：
Yarn 的Queue资源分配到底占了资源的多少。
缺失不同Queue之间的资源对比
像这种文字类的UI，作为使用Hadoop的其它数据团队user，是不够直观的。
我们重绘了Yarn 的Queue Level 资源分配(哪个Queue分多少资源，一目了然)，并着重强调了Node-label在划分资源里的重要性。
解决用户自助排查问题
这一块我们就使用了Linkedin开源的dr.elephant linkedin/dr-elephant.(https://github.com/linkedin/dr-elephant)。
这个工具提供了很多针对Hadoop Job的诊断/调休信息，可以帮助用户调优自己的Hadoop Job。我们也基于此做了很多二次开发，比如我们需要这样的功能：
在某个“Queue”下面，按“浪费”的内存数量倒排，分别罗列出所有浪费内存绝对数量/相对数量最多的 Application。
这个工具就好比很多公司的“客服系统”。当遇到简单的问题时，它先让用户自行解决包括查阅文档、语音机器人等;若是遇到用户很难解决的问题时，它会进行人工介入。毕竟公司内是很少Hadoop Admin 的，而每个人的时间资源更是宝贵，不能陷入“运维陷进”。
六、分析规律，反哺线上
如何调整Yarn Queue级别的资源分配，上一章已做了简单的介绍。
至于实操，每个公司都不一样，但有一个通用的原则，即Hadoop 运维团队可以按月/季度，设定运维日。所有需要调整Yarn资源的需求，都发给管理员，待管理员在运维日统一调整。
另外一个比较有意思的地方是，Yarn 集群资源使用率往往是有高峰期和低谷期。
在高峰期时，可能会让集群的使用率持续打满。 而低谷期，使用率往往又可能下降到50%甚至更低。通过之前绘制的集群使用率“总揽图”，以及队列的“队列图”，大家可以分别观察集群总体的规律和每个队列的规律。
比如Yarn的总体使用量走势，如下图所示：
分析后得出，Yarn Job最大的来源是来自于作业的调度，即调度系统!
我们可以看到，每一天的凌晨零点左右，资源使用率都会爬上去直到100%，而每一天的早上6点到下午3点，集群资源使用率都会下降，甚至降到50%以下。
很多调度系统都是按天级别来调度作业的，允许用户配置类似Cron语法的Job。很多调度体系还提供简单的 Daily选项(Airflow Daily：
https://airflow.apache.org/scheduler.html#dag-runs)，而这个选项就默认把作业的调度时间设置为了0点。这样在0点时，大规模的作业被同时调度出去，互相挤占资源，所以大家都跑得慢。
我们会建议数据团队们，更改不那么重要的Job的Daily运行的小时点，“错峰”运行。
Airflow的Daily调度默认为0点
总结
1.用数据说话，让一切人的决策基于数据;
2.开发灵活方便的Tool ，让一切人对机器的操作尽可能的自动化;
3.谨慎使用开源版本，尤其是非稳定的需要打Patch的功能，做好踩坑填坑的准备。
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