Hadoop YARN Cgroups 资源隔离讲解

文章目录

• • 一、概述
  • 二、Hadoop 环境准备
  • 三、内存资源限制
  • 四、CPU 资源限制
  • • 1）启用 LCE
    • 2）启用 CGroup
    • 3）配置 Yarn CGroup 目录
    • 3）CPU 资源限制

      一、概述

      Hadoop YARN (Yet Another Resource Negotiator) 使用 Cgroups（Control Groups）来进行资源管理和隔离。Cgroups 是 Linux 内核提供的一种机制，用于限制、账户和隔离进程组（process groups）的资源（例如 CPU、内存、磁盘 I/O 等）。

      以下是 Hadoop YARN Cgroups 的主要讲解：

      1. 资源隔离和管理：

         Cgroups 允许将进程组织成层次结构，每个层次结构都可以分配特定的资源配额。在 Hadoop YARN 中，每个应用程序或容器都可以被放置在一个独立的 Cgroup 中，以确保资源隔离和管理。

      2. 支持的资源：

         YARN Cgroups 主要用于限制和管理以下资源：

         • CPU： 限制每个容器可以使用的 CPU 资源。
         • 内存： 限制每个容器可以使用的内存资源。
         • 磁盘 I/O： 限制每个容器可以使用的磁盘 I/O 资源。
         • Cgroups 配置：

           在 YARN 中，Cgroups 的配置信息通常在 yarn-site.xml 文件中指定。配置项包括：

           • yarn.nodemanager.linux-container-executor.cgroups.hierarchy: Cgroups 层次结构的名称。
           • yarn.nodemanager.linux-container-executor.cgroups.mount: 是否挂载 Cgroups。
           • Cgroups 的使用场景：
             • 资源隔离： Cgroups 允许将任务或容器隔离在一个独立的环境中，防止它们互相干扰。
             • 资源配额： 可以为每个任务或容器设置资源配额，防止其使用过多的 CPU、内存等资源。
             • 任务优先级： 通过调整 Cgroups 中的资源限制，可以为不同的任务分配不同的优先级。
             • YARN 中的 Cgroups 实现：

               YARN 使用 Linux Container Executor（LCE）来实现容器的隔离和资源管理。LCE 负责为每个容器创建 Cgroup 并进行资源的配置。

             • 注意事项和配置建议：
               • 配置 Cgroups 时需要确保系统启用了 Cgroups 功能，且相应的内核模块已加载。
               • 可以根据实际需求配置 Cgroups 的层次结构和资源限制。

      官方文档：https://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/NodeManagerCgroups.html

      

      二、Hadoop 环境准备

      可以选择物理部署，如果只是测试的话，也可以选择容器部署，这里为了快速测试就选择容器部署了。物理部署和容器部署教程如下：

      • 大数据Hadoop原理介绍+安装+实战操作（HDFS+YARN+MapReduce）
      • 大数据Hadoop之——数据仓库Hive
      • 大数据Hadoop之——计算引擎Spark
      • 通过 docker-compose 快速部署 Hive 详细教程

        三、内存资源限制

        Hadoop 3.x 里 YARN 的内存限制策略有三种：

        • 无限制：无限制模式不会限制 container 内存的使用，该模式下集群的资源利用率高。但是遇到一些不太守规矩的用户，会出现申请很少内存但是占用很多的作业，这种作业会严重影响到集群的稳定性，如果没有持续运营，会导致集群在某些阶段面临很严重的稳定性风险。

        • 严格限制：严格模式会限制进程实际使用的内存，并将实际使用内存超过申请内存的作业杀掉。在 Java 的计算任务中，其实存在大量非堆内存使用，很难在作业提交前预测出作业实际的内存占用情况。因此严格模式会导致很多任务出现 OOM 被 kill 的情况，对于平台方来说会有比较高的 oncall 成本，对用户需要了解底层的一些细节，并且不断调整作业的内存配置。好处也比较明显，整个集群作业的资源使用收到严格限制，作业和作业时间的隔离相对比较彻底，因此整个集群的稳定性有非常好的保障。严格模式下有两种实现方式：

          • 基于 poll 模式, NodeManager 内部会有一个 MonitorThread 定时检查每个 container 的内存使用（rss）是否超过了申请的内存，并将超过内存的 container 杀掉，在 ResourceManager 中能看到 Task 被 kill 的原因。这个策略有个小问题是检测有间隔，如果一个 container 短时间内大量申请内存，还是会有一点风险。另外一个问题就是，这个策略无法限制 CPU 的使用。
          • 另外一种就是基于 Linux 的 CGroups 机制去限制每个 Container 的内存使用。CGroups 也是 Docker 限制进程资源的核心机制，不过在 YARN 中，是由 NodeManager 来完成 CGroups 策略的创建和销毁。Cgroups 的机制相比 MonitorThread 比，借助了操作系统原生的资源隔离机制，可以同时支持 CPU 和内存、网络的限制。

            整个严格模式的通病就是：如果内存限制太严格，会导致任务容易挂掉，会有大量的沟通成本；CPU 限制太严格，任务的计算性能不佳，同时集群的资源利用率会低。

            • 弹性内存控制：弹性模式的主要思路是将 NodeManager 和他管理的 container 看作一个整体，通过 CGroups 进行隔离。允许某些 container 使用超过自己申请的资源，同时如果整体资源超过了阈值，就启动严格的限制策略进行驱逐。

              【注意】Hadoop 2.x 时还不支持 CGroup，内存限制主要基于 poll 的线程来限制，如果遇到 NodeManager 短时间分配大量内存，会导致内存限制策略失效，进而引发内存问题。

              弹性模式的配置如下：

              
              
                yarn.nodemanager.resource.memory.enforced
                false
              
              
              
                yarn.nodemanager.resource.memory.enabled
                true
              
              
              
                yarn.nodemanager.elastic-memory-control.enabled
                true
              
              
              
                yarn.nodemanager.pmem-check-enabled
                true
              
              
              
                yarn.nodemanager.vmem-check-enabled
                false
              
              
              
                yarn.nodemanager.linux-container-executor.resources-handler.class
                org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.util.CgroupsLCEResourcesHandler
              
              
              
                yarn.nodemanager.resource.percentage-physical-cpu-limit
                90
              
              

              但是内存一般通过设置yarn.nodemanager.resource.memory-mb 参数即可控制NM节点的内存使用上限。主要是CPU的限制，接下来就细讲CPU资源限制。

              四、CPU 资源限制

              CGroups 是一种将任务及其子任务聚集和划分进一个垂直的分组的策略，并提供在此结构上的特别的操作。CGroups 是 Linux 内核功能，自内核版本 2.6.24 被引入。从 Yarn 角度，该功能使得限额容器的资源使用成为可能。一个示例是 CPU 使用，如果没有 CGroups，限制容器的 CPU 使用非常困难。

              官方文档：https://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/NodeManagerCgroups.html

              前期准备工作：

              ###1、 分配可执行文件权限
              chown root:hadoop /opt/apache/hadoop/bin/container-executor
              # 该配置文件权限特殊，得设置6050权限
              chmod 6050 /opt/apache/hadoop/bin/container-executor
              ### 2、配置 container-executor.cfg
              vi  /opt/apache/hadoop/etc/hadoop/container-executor.cfg
              yarn.nodemanager.local-dirs=/hadoop/yarn/local
              yarn.nodemanager.log-dirs=/hadoop/yarn/log
              yarn.nodemanager.linux-container-executor.group=hadoop 
              banned.users=hdfs,yarn,mapred,bin
              min.user.id=1000
              

              1）启用 LCE

              在 Nodemanager 中， CGroup 功能集成在 LinuxContainerExecutor 中，所以要使用 CGroup 功能，必须设置 container-executor 为 LinuxContainerExecutor. 同时需要配置 NM 的 Unix Group，这个是可执行的二进制文件 container-executor 用来做安全验证的，需要与 container-executor.cfg 里面配置的一致。

              
                yarn.nodemanager.container-executor.class
                org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.LinuxContainerExecutor
              
              
                yarn.nodemanager.linux-container-executor.group
                hadoop
              
              

              2）启用 CGroup

              LinuxContainerExecutor 并不会强制开启 CGroup 功能， 如果想要开启 CGroup 功能，必须设置 resource-handler-class 为 CGroupsLCEResourceHandler.

              
                yarn.nodemanager.linux-container-executor.resources-handler.class
                org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.util.CgroupsLCEResourcesHandler
              
              

              3）配置 Yarn CGroup 目录

              NM 通过 yarn.nodemanager.linux-container-executor.cgroups.hierarchy 配置所有 Yarn Containers 进程放置的 CGroup 目录。

              • 如果系统的 CGroup 未挂载和配置，可以在系统上手动挂载和配置和启用 CGroup 功能，也可以通过设置

                yarn.nodemanager.linux-container-executor.cgroups.mount 为 true，同时设置 CGroup 挂载路径 yarn.nodemanager.linux-container-executor.cgroups.mount-path 来实现 NM 自动挂载 CGroup (不建议这样用，问题挺多)。

              • 如果系统的 CGroup 已经挂载且配置完成，而且 Yarn 用户有 CGroup cpu 子目录的写入权限，NM 会在 cpu 目录下创建 hadoop-yarn 目录 ，如果该目录已经存在，保证 yarn 用户有写入权限即可。

                
                  yarn.nodemanager.linux-container-executor.cgroups.hierarchy
                  /hadoop-yarn
                
                
                  yarn.nodemanager.linux-container-executor.cgroups.mount
                  false
                
                
                  yarn.nodemanager.linux-container-executor.cgroups.mount-path
                  /sys/fs/cgroup
                
                

                提前创建目录

                mkdir /sys/fs/cgroup/hadoop-yarn
                # 需要给hadoop用户有执行权限即可
                chown -R hadoop:haodop /sys/fs/cgroup/hadoop-yarn
                

                3）CPU 资源限制

                NM 主要使用两个参数来限制 containers CPU 资源使用。

                • 首先，使用 yarn.nodemanager.resource.percentage-physical-cpu-limit 来设置所有 containers 的总的 CPU 使用率占用总的 CPU 资源的百分比。比如设置为 60，则所有的 containers 的 CPU 使用总和在任何情况下都不会超过机器总体 CPU 资源的 60 %。

                • 然后，使用 yarn.nodemanager.linux-container-executor.cgroups.strict-resource-usage 设置是否对 container 的 CPU 使用进行严格限制。

                  • 如果设置为 true ，即便 NM 的 CPU 资源比较空闲， containers CPU 使用率也不能超过限制，这种配置下，可以严格限制 CPU 使用，保证每个 container 只能使用自己分配到的 CPU 资源。
                  • 但是如果设置为 false ，container 可以在 NM 有空闲 CPU 资源时，超额使用 CPU，这种模式下，可以保证 NM 总体 CPU 使用率比较高，提升集群的计算性能和吞吐量，所以建议使用非严格的限制方式（实际通过 CGroup 的 cpu share 功能实现）。不论这个值怎么设置，所有 containers 总的 CPU 使用率都不会超过 cpu-limit 设置的值。

                  • NM 会按照机器总的 CPU num* limit-percent 来计算 NM 总体可用的实际 CPU 资源，然后根据 NM 配置的 Vcore 数量来计算每个 Vcore 对应的实际 CPU 资源，再乘以 container 申请的 Vcore 数量计算 container 的实际可用的 CPU 资源。这里需要注意的是，在计算总体可用的 CPU 核数时，NM 默认使用的实际的物理核数，而一个物理核通常会对应多个逻辑核（单核多线程），而且我们默认的 CPU 核数通常都是逻辑核，所以我们需要设置 yarn.nodemanager.resource.count-logical-processors-as-cores 为 true 来指定使用逻辑核来计算 CPU 资源。

                    
                      yarn.nodemanager.resource.percentage-physical-cpu-limit
                      80
                    
                    
                      yarn.nodemanager.linux-container-executor.cgroups.strict-resource-usage
                      false
                        
                    
                      yarn.nodemanager.resource.count-logical-processors-as-cores
                      true
                    
                    

                    【注意】Linux 内核版本 3.10.0-327.el7.x86_64 上 Yarn 启用 CGroup 功能后，会触发内核 BUG，导致内核卡死，重启，NM 挂掉，所有运行的任务失败。所以如果需要启用 CGroup 功能，绝对不能使用 3.10.0-327.el7.x86_64 版本内核。亲测升级内核版本可解决该问题。

                    如果不知道怎么升级系统内核，可以参考我这篇文章：Centos7 内核升级（5.4.225）

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                    Hadoop YARN Cgroups 资源隔离讲解就先到这里了，有任何疑问也可关注我公众号：大数据与云原生技术分享，进行技术交流，如本篇文章对您有所帮助，麻烦帮忙一键三连（点赞、转发、收藏）~