大量资源网站_集群启动Yarn后产生大量作业占用资源

大量资源网站集群启动Yarn后产生大量作业占用资源

在处理大量数据和运行复杂计算任务时，集群管理工具如yet another resource negotiator (yarn) 扮演着至关重要的角色，yarn 是 hadoop 生态系统的一部分，负责协调集群资源并调度用户应用程序，当启动 yarn 之后发现产生大量的作业占用了大量资源时，这可能会引起一系列问题，包括性能下降、资源浪费和可能的系统不稳定，下面将详细探讨这一问题的可能原因及解决方案。

原因分析

1. 作业队列配置不当

描述: 如果作业队列的配置不正确或不合理，可能会导致资源分配不均，使得某些作业占用过多资源。

2. 作业优先级设置错误

描述: 错误的作业优先级设置可能导致低优先级的作业占用高优先级作业所需资源。

3. 资源请求过大（本文来源：WWW.KENgnIAO.cOM）

描述: 单个作业请求的资源超过了实际需要，导致其他作业无法获取足够的资源进行运算。

4. 恶意作业或故障作业

描述: 存在恶意作业或者因为编程错误导致的故障作业可能会无限期地占用资源。

解决方案

1. 优化作业队列配置

操作: 根据业务需求和集群规模调整作业队列的数量和每个队列的资源配额。

2. 重新设定作业优先级

操作: 根据业务重要性合理设置作业的优先级，确保关键任务能够优先获得资源。

3. 审核资源请求

操作: 定期检查作业的资源请求情况，确保每个作业所请求的资源与其实际需求相匹配。

4. 监控和杀死恶意或故障作业

操作: 实施集群监控策略，识别并终止那些异常占用资源的作业。

相关问题与解答

q1: 如何确定一个作业是否为恶意作业或故障作业？

a1: 可以通过监控工具来追踪作业的资源使用情况和运行状态，如果某个作业长时间占用大量资源而没有相应的输出或进度，那么它可能是一个恶意作业或故障作业。

q2: 如何有效防止作业过度占用资源？

a2: 可以采取以下措施：

实施合理的资源分配策略和作业调度机制。

定期审计作业的资源使用情况，及时调整不合理的资源请求。

强化作业的权限管理和审批流程，避免未经审查的作业提交到集群。

使用自动化工具监控集群状态，快速响应资源占用异常的情况。

通过上述分析和解决方案的实施，可以有效地管理和控制集群启动yarn后产生的大量作业对资源的占用，保证集群的稳定性和高效性。