怎么看yarn 端口号

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云端创新者 2024-09-08 14:43:19

文章标签 怎么看yarn 端口号分布式 python java 大数据 文章分类 Yarn 大数据

【节点属性产生的背景】

在2.X版本中，已经支持节点设置标签，并且允许容量调度中的队列，设置可访问的节点标签以及默认标签值，并按照节点标签进行调度。

但一个节点只能有1个标签，这样在yarn集群中，通过标签将NM节点划分为不同的节点池（1个NM节点只能属于某个固定的节点池）。

实际上，光有节点标签还不能满足一些复杂的场景，比如同一个类型标签中的不同NM节点，可能有不同环境信息，例如不同的jdk版本、python版本、cpu型号等等。

实际任务调度时，需要在正确的节点上运行，因此引入了节点属性，节点属性按K=V的形式设置，并且允许设置多个。

【节点属性的配置与设置】

1. yarn配置

和节点标签一样，节点属性并不是默认开启的，需要在rm（yarn-site.xml）中进行如下配置：

<property>
  <name>yarn.node-attribute.fs-store.root-dir</name>
  <value>hdfs://hdfsHACluster/root/node-attributes/</value>
</property>

<property>
  <name>yarn.node-attirbute.fs-store.impl.class</name>
  <value>FileSystemNodeAttributeStore</value>
</property>

其中"yarn.node-attribute.fs-store.root-dir"表示节点属性在RM中的存储位置，可以选择存储本地（对应配置为file:///xxx/xxx），也可以是选择存储在hdfs上。

"yarn.node-attirbute.fs-store.impl.class"表示节点属性存储的实现类，默认为`FileSystemNodeAttributeStore`。

2. 节点属性的设置

完成配置后，接下来自然就是对节点设置属性。设置属性的方式也和节点标签类似，分为中心集中式和分布式，简单来说中心集中式就是通过（管理员用户）执行命令对各节点进行属性设置；分布式则是由各节点通过自身配置的方式向RM上报所拥有的属性。

对于中心集中式，主要使用添加、删除命令，例如：

# 为指定节点添加属性
yarn nodeattributes -add "172.168.3.51:python2=true"
# 删除指定节点的属性
yarn nodeattributes -remove "172.168.3.51:python2=true"

添加或删除命令，通过指定节点的IP或域名，然后以":"分隔指定一个或多个属性，属性之间以","分隔；如果需要同时为多个节点设置属性，以空格为分隔符，分别指定为不同节点指定属性。

对于分布式，则需要在NM中进行对应的配置，例如：

<!-- 配置为config时通过 yarn.nodemanager.node-attributes.provider.configured-node-attributes来指定节点属性 -->
<property>
    <name>yarn.nodemanager.node-attributes.provider</name>
    <value>config</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.nodemanager.node-attributes.provider.configured-node-attributes</name>
    <!-- 多个属性以 ":" 进行分隔 -->
    <!-- 每个属性必须包含3个字段, 属性名,类型,属性值, 字段之间以","作为分隔 -->
    <!-- 类型只能为大写STRIGN -->
    <!-- 属性名只能为{0-9, a-z, A-Z, -, _} 且不能超过255个字符 -->
    <value>jdk8,STRING,true:python3,STRING,true</value>
</property>

"yarn.nodemanager.node-attributes.provider"除了配置为config外，还可以配置为script，即通过定期执行指定的脚本来设置节点的属性，例如：

<property>
    <name>yarn.nodemanager.node-attributes.provider</name>
    <value>script</value>
</property>
<!--脚本的路径-->
<!--脚本的输出必须为一行或多行这样的信息 NODE_ATTRIBUTE:属性名,类型,属性值" -->
<property>
    <name>yarn.nodemanager.node-attributes.provider.script.path</name>
    <value>/opt/xxx.sh</value>
</property>
<!--脚本附带的参数-->
<property>
    <name>yarn.nodemanager.node-attributes.provider.script.opts</name>
    <value></value>
</property>
<!--脚本执行的间隔-->
<property>
    <name>yarn.nodemanager.node-attributes.provider.fetch-interval-ms</name>
    <value>600000</value>
</property>
<!--脚本执行的超时时间-->
<property>
    <name>yarn.nodemanager.node-attributes.provider.fetch-timeout-ms</name>
    <value>1200000</value>
</property>

除此之外，还可以配置自定义开发的实现类，该实现类一定要继承自"org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.nodelabels.NodeAttributesProvider"。

完成节点的属性设置后，可以通过下面的命令来查看已经设置的节点属性：

[root@rm-0 /]# yarn nodeattributes -attributestonodes
                                Hostname Attribute-value
nm.yarn.io/python3 :
                            172.168.3.51 true
rm.yarn.io/python2 :
                            172.168.3.51 true
nm.yarn.io/jdk8 :
                            172.168.3.51 true

对于节点属性的设置，有如下需要注意的地方：

同一个key不能赋多个值，也就是说，对同一个Key多次设置属性值，后面设置的值覆盖前面设置的值。
当前value的类型仅支持string
节点标签还需要在队列中设置可以访问的标签，而节点属性则完全与队列没有关系。
对于节点标签而言，只能采用集中式或者分布式的方式，而节点属性则可以同时使用集中式和分布式的方式对接点进行设置。对于集中式设置的属性，会添加"rm.yarn.io"前缀，而对于分布式方式设置的属性，会添加"nm.yarn.io"前缀。这就意味着属性是通过前缀加名称来唯一标识的。

【按节点属性进行任务调度】

1. Placement Constraints简介

任务的container能根据节点属性来进行调度，本质上是用到了Placement Constraints，这里先来简单介绍下Placement Constraints。

很多时候，为了提升性能，需要让同一个application中的多个任务container运行在指定节点上，比如为了避免网络带宽带来的损耗，让container之间具备亲和性（运行在同一节点上）。

或者考虑到hdfs读写的性能，将应用的所有任务container调度到指定的节点上等等。

Hadoop引入了placement constraint，即AM向RM注册时，可以设置不同的表达式，后续申请资源时，让yarn根据此表达式来进行精准调度。

这个表达式就包含了NM节点属性，因此就可以按照NM节点属性来正确调度，当然，不仅限于按节点属性来调度。

2. 按节点属性匹配调度

要开启placement的匹配调度，首先需要在RM中进行如下配置：

<property>
    <name>yarn.resourcemanager.placement-constraints.handler</name>
    <value>placement-processor</value>
</property>

然后，可以通过自带的命令可以进行测试验证：

yarn org.apache.hadoop.yarn.applications.distributedshell.Client -jar share/hadoop/yarn/hadoop-yarn-applications-distributedshell-3.3.3.jar -shell_command sleep -shell_args 10 -num_containers 3 -placement_spec python2=true

任务的执行情况：

怎么看yarn 端口号_python