在容量调度方式中，队列的capacity参数是作用于单个用户可以使用的资源上限，这个在文章《YARN——正确理解容量调度的capacity参数》一文中详细讲解过。然而，最近一次发测自验过程中，发现单个用户提交的任务，其资源使用超过了队列的capacity配置参数，甚至是几乎用满了集群的全部资源。本文就该问题进行分析总结。前两天，在版本发测自验时，同事运行了一个flink任务，然后去吃饭了，回来正准
前言我们知道，Hadoop常见的三种调度器：FIFO调度器（几乎不用，因为它是先来先服务）、容量调度器（Apache Hadoop 默认的调度器）、公平调度器（CDH默认调度器）。其中，容量调度器和公平调度器都是支持多任务队列的，但是我们如果不去指定，它默认把任务都放到一个默认的队列（‘default’队列）当中去，如果提交的任务比较多，那么并发度肯定很低，毕竟每个队列都是一个FIFO队列。这就需
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2023-08-21 18:06:24
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num-executors 该参数用来设置Spark作业总共要用多少Executor进程来执行。Driver在想YARN集群管理器申请资源时，YARN集群管理器会尽可能按照你的设置来在集群的各个工作节点上，启动相应数量的Executor进程。executor-memory 该参数用来设置每个Executor进程的内存。Executor内存的大小，很多时候直接决定了Spark作业的性能，而且跟常见的
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2023-09-06 19:01:10
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目录一.什么是yarn二.yarn的基本架构和角色三.yarn的工作机制四.任务提交流程五.资源调度器FIFO容量调度器公平调度器六.容量调度器多队列提交案例实操1.案例：配置default、hive多队列①增加队列，添加队列的属性配置②分发配置文件到集群，重启Yarn③测试，向default ，hive队列分别提交任务2.配置Hive的默认提交队列一.什么是yarn Yarn是一个资源调度平台，
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2023-09-06 14:50:32
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1.Spark的并行度指的是什么？ spark作业中，各个stage的task的数量，也就代表了spark作业在各个阶段stage的并行度！ 当分配完所能分配的最大资源了，然后对应资源去调节程序的并行度，如果并行度没有与资源相匹配，那么导致你分配下去的资源都浪费掉了。同时并行运行，还可以让每个task要处理的数量变少（很简单的原理。合理设置并行度，可以充分利用集群资源，减少每个task处理数据量，
目录0. 相关文章链接1. 在生产环境怎么创建队列2. 创建多队列的好处3. 需求4. 配置多队列的容量调度器5. 向Hive队列提交任务6. 任务优先级0. 相关文章链接Hadoop文章汇总1. 在生产环境怎么创建队列1）调度器默认就1个default队列，不能满足生产要求。2）按照框架：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）3）按照业
yarn调度器前言Yarn在Hadoop的生态系统中担任了资源管理和任务调度的角色。所以给任务分配资源则是yarn的核心功能之一。调度器在YARN中，提供了三种调度器(Scheduler)：FIFO, Capacity, Fari。调度效果如下图：FIFO调度器FIFO调度器也就是平时所说的先进先出（First In First Out）调度器。FIFO调度器是Hadoop最早应用的一种调度策略，
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2023-08-26 01:39:04
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一、背景 yarn层面做queue资源隔离，是为了划分不同资源给不同开发人员，甚至不同团队的人。 1、用户默认队列配置 某个用户或者某个小组的成员，默认情况下，提交到指定的队列中（而不是提交到root.default中） 2、队列权限配置 某个用户或者某个小组的成员，只能把任务提交到指定的队列中（队列权限） 3、hadoop group mapping 我们后续的配置中，会有用户组的权限配置，所以
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2023-08-21 14:15:38
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在$KYLIN_HOME/conf/kylin_hive_conf.xml中加入<property><name>mapreduce.job.queuename</name><value>YourQueueName</value><description>Jobqueue</description></prop
原创
2018-03-29 16:43:08
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Hadoop-之yarn容量调度器之多队列配置与解读前言通常来说Yarn作为一个资源管理器，可以给不同类型的Application分配资源，并合理调度job执行，Yarn支持的调度策略有3种。FIFO SCHEDULERCAPACITY SCHEDULERFAIR SCHEDULER但是默认是CAPACITY SCHEDULER容量调度器,该调度器支持多个队列，每个队列中至多同时运行1个Appli
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2023-09-06 10:04:51
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yarn中一个基本的调度单元是队列。yarn的内置调度器：1.FIFO先进先出，一个的简单调度器，适合低负载集群。2.Capacity调度器，给不同队列（即用户或用户组）分配一个预期最小容量，在每个队列内部用层次化的FIFO来调度多个应用程序。3.Fair公平调度器，针对不同的应用（也可以为用户或用户组），每个应用属于一个队列，主旨是让每个应用分配的资源大体相当。（当然可以设置权重），若是只有一个
文章目录Yarn 容量调度器并发度问题演示增加 ApplicationMaster 资源比例配置 Yarn 容量调度器多队列1）增加容量调度器队列2）测试新队列 Yarn 容量调度器并发度问题演示Yarn 默认调度器为 Capacity Scheduler（容量调度器），且默认只有一个队列——default。如果队列中执行第一个任务资源不够，就不会再执行第二个任务，一直等到第一个任务执行完毕。（
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2023-08-24 11:39:43
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# 如何配置yarn队列
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何配置yarn队列。yarn是一个快速、可靠、安全的包管理工具，使用yarn队列可以帮助我们更好地管理和调度应用程序。
## 配置yarn队列的流程
下面是配置yarn队列的基本流程。你可以按照这些步骤逐步操作。
```mermaid
journey
title 配置yarn队列的流程
section 创建
# Yarn队列配置
## 简介
Apache Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop生态系统的核心组件之一，它负责资源管理和任务调度。YARN队列配置是对YARN中的队列进行调整和优化的重要手段之一。本文将介绍YARN队列配置的基本概念、配置示例以及如何通过代码进行配置。
## YARN队列配置概述
YARN中的队列是资源管
### 实现接口关闭Yarn任务队列的流程
为了实现“接口关闭Yarn任务队列”，我们需要经历以下步骤：
1. 首先，我们需要获取到Yarn的ResourceManager对象，用于管理和控制Yarn任务队列。可以通过以下代码获取ResourceManager对象：
```java
// 创建YarnConfiguration对象
YarnConfiguration conf = new Y
一、RabbitMQ常用命令启动监控管理器：rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management关闭监控管理器：rabbitmq-plugins disable rabbitmq_management启动rabbitmq：rabbitmq-service start关闭rabbitmq：rabbitmq-service st
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2023-09-07 19:42:46
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目录0. 相关文章链接1. 需求2. 配置多队列的公平调度器3. 测试提交任务0. 相关文章链接1. 需求若用户提交任务时指定队列，则任务提交到指定队列运行；若未指定队列，test用户提交的任务到root.group.test队列运行，produce提交的任务到root.group.produce队列运行（注：group为用户所属组）。 &n
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2023-08-08 12:22:39
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在Yarn中有三种调度器可以选择：FIFO Scheduler ，Capacity Scheduler，Fair Scheduler。 配置方法FIFO SchedulerFIFO Scheduler把应用按提交的顺序排成一个队列，这是一个先进先出队列，在进行资源分配的时候，先给队列中最头上的应用进行分配资源，待最头上的应用需求满足后再给下一个分配，以此类推。 FIFO Scheduler它并不
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2023-08-07 19:58:18
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二、YARN–资源管理1、Hadoop Yarn简介Apache Hadoop YARN （Yet Another Resource Negotiator）在古老的 Hadoop1.0 中，MapReduce 的 JobTracker 负责了太多的工作，包括资源调度，管理众多的 TaskTracker 等工作。这自然是不合理的，于是 Hadoop 在 1.0 到 2.0 的升级过程中，便将 Job
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2023-07-24 09:15:23
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Capacity Scheduler是YARN中默认的资源调度器。 想要了解Capacity Scheduler是什么，可阅读我的这篇文章“Hadoop Capacity Scheduler分析”。 在Capacity Scheduler的配置文件中，队列queueX的参数Y的配置名称为yarn.scheduler.capacity.queueX.Y，为了简单起见，我们记为Y，则每个队列可以配置
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2023-09-14 21:50:17
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