Job运行在YARN上一直是ACCEPTED状态的原因及解决方案
在大数据时代，YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为Hadoop生态系统中的核心组件之一，负责资源管理和作业调度。然而，在使用YARN进行作业调度时，我们可能会遇到job一直处于ACCEPTED状态的问题。本文将探讨这一问题的原因，并提供相应的解决方案。
问题原因分析
首先，我们需要了解YARN作业的生命周期。一个作业从提交到完成，会经历以下几个状态：
stateDiagram-v2
[*] --> ACCEPTED
ACCEPTED --> RUNNING
RUNNING --> FAILED
RUNNING --> SUCCEEDED
从状态图中可以看出，当作业处于ACCEPTED状态时，表示YARN已经接收到作业请求，但尚未分配资源进行执行。导致作业长时间处于ACCEPTED状态的原因可能有以下几点：
- 资源不足：YARN集群资源不足，无法满足作业的资源需求。
- 队列容量限制：作业提交到了容量已满的队列中，导致作业无法获得资源。
- 作业配置问题：作业配置不当，如内存、CPU等资源请求过高或过低。
- YARN调度器问题：YARN调度器配置不当或存在bug，导致作业调度失败。
解决方案
针对上述问题原因，我们可以采取以下措施进行解决：
1. 检查资源分配情况
首先，我们需要检查YARN集群的资源使用情况，确保有足够的资源可供作业调度。可以通过以下命令查看资源使用情况：
yarn application -list
yarn node -list
2. 调整作业配置
根据资源使用情况，适当调整作业的资源请求。例如，如果内存请求过高，可以适当降低内存请求。以下是一个作业配置示例：
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.job.reduces</name>
<value>2</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.map.memory.mb</name>
<value>1024</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.reduce.memory.mb</name>
<value>2048</value>
</property>
</configuration>
3. 调整队列容量
如果作业提交到了容量已满的队列中，可以尝试提交到其他队列，或者增加队列容量。以下是一个队列配置示例：
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.capacity.root.queues</name>
<value>queue1,queue2</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.capacity.root.queue1.capacity</name>
<value>50</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.capacity.root.queue2.capacity</name>
<value>50</value>
</property>
4. 检查YARN调度器配置
如果上述方法都无法解决问题，可能是YARN调度器存在问题。此时，需要检查YARN调度器的配置，或者尝试重启YARN服务。
总结
通过上述分析和解决方案，我们可以有效地解决job运行在YARN上一直是ACCEPTED状态的问题。在实际工作中，我们还需要根据具体情况进行调整和优化，以确保YARN集群的高效运行。
最后，我们可以通过甘特图来展示作业调度的流程：
gantt
title 作业调度流程
dateFormat YYYY-MM-DD
section 作业提交
提交作业 :done, des1, 2023-01-01,2023-01-02
section 作业调度
资源分配 : des2, after des1, 1d
作业执行 : des3, after des2, 5d
作业完成 : des4, after des3, 1d
通过甘特图，我们可以清晰地看到作业从提交到完成的整个流程，以及各个阶段所需的时间。这有助于我们更好地管理和优化作业调度过程。
