关于YARN Node Labels的一点理解

最近在作实验，实验须要进行分区域计算，网上查了资料后发现Yarn Node Labels + Capacity-Scheduler能够实现个人需求

可是当任务提交到capacity-scheduler调度器的default队列时，任务卡在ACCEPTED阶段。

网上看了不少发现没有这方面的信息，最后在Apache hadoop官网的官方手册上查到有如下信息

property	Value
yarn.scheduler.capacity.<queue-path>.default-node-label-expression	Value like “hbase”, which means: if applications submitted to the queue without specifying node label in their resource requests, it will use “hbase” as default-node-label-expression. By default, this is empty, so application will get containers from nodes without label.

从官网上说明来看，若是yarn.scheduler.capacity.<queue-path>.default-node-label-expression设置了value，那么提交到queue中的任务若是没有说明用什么label，则使用这个value所定义的label；若是这个value为空，那么提交到这个队列的任务只能在不含有label的node上执行。此处的value只能是一个label，不能是多个label。

也就是说yarn node label中的queue只能默认使用一个label，不能多label使用，若是某个queue没有指定label，那么该queue中job只能在没有label的node上执行。

个人实验环境中全部的nodemanager都设置了yarn node labels，yarn.scheduler.capacity.root.default.default-node-label-expression=' '，因此当我任务提交到capacity-scheduler调度器的default队列时，任务卡在ACCEPTED阶段，由于没有不绑定label的节点，因此任务卡在了accepted了。

下面说下个人实验环境及需求

个人需求：

个人capacity-scheduler.xml文件中配置：yarn.scheduler.capacity.root.default.default-node-label-expression=' '

上图中default queue队列不能在Host1，Host2，Host3上运行，由于Host1，Host2，Host3都有Node-label。

根据以上需求，我配置文件以下：

在yarn-site.xml中开启capacity-schedule

<property>
    <name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>
    <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler</value>
  </property>

配置capacity-scheduler.xml文件

<configuration>
  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.queues</name>
    <value>default,area0,area1,area2</value>
    <description>
      The queues at the this level (root is the root queue).
    </description>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.default.capacity</name>
    <value>25</value>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.area0.capacity</name>
    <value>25</value>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.area1.capacity</name>
    <value>25</value>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.area2.capacity</name>
    <value>25</value>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.default.maximum-capacity</name>
    <value>100</value>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.area0.maximum-capacity</name>
    <value>100</value>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.area1.maximum-capacity</name>
    <value>100</value>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.area2.maximum-capacity</name>
    <value>100</value>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.accessible-node-labels</name>
    <value>*</value>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.area0.accessible-node-labels</name>
    <value>area0</value>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.area1.accessible-node-labels</name>
    <value>area1</value>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.area2.accessible-node-labels</name>
    <value>area2</value>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.accessible-node-labels.area0.capacity</name>
    <value>33</value>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.accessible-node-labels.area1.capacity</name>
    <value>33</value>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.accessible-node-labels.area2.capacity</name>
    <value>34</value>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.area0.accessible-node-labels.area0.capacity</name>
    <value>100</value>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.area1.accessible-node-labels.area1.capacity</name>
    <value>100</value>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.area2.accessible-node-labels.area2.capacity</name>
    <value>100</value>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.default-node-label-expression</name>
    <value> ,area0,area1,area2</value>
  </property>
　<!--value为空，则root.default队列只能在没有label的node上执行，而我环境环境中不存在没有label的node，因此提交到root.default的任务卡死-->
  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.default.default-node-label-expression</name>
    <value> </value>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.area0.default-node-label-expression</name>
    <value>area0</value>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.area1.default-node-label-expression</name>
    <value>area1</value>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.area2.default-node-label-expression</name>
    <value>area2</value>
  </property>
</configuration>

 

 

添加Yarn Node Labels

#添加标签
yarn rmadmin -addToClusterNodeLabels area0,area1,area2
#节点添加标签
yarn rmadmin -replaceLabelsOnNode Host1:45454,area0
yarn rmadmin -replaceLabelsOnNode Host2:45454,area1
yarn rmadmin -replaceLabelsOnNode Host3:45454,area2
#查看标签
yarn node -status Host1:45454
#也能够经过Yarn管理页面查看Node Label

配置Yarn Node Labels存储目录，这样不用每次重启服务后从新配置Yarn Node Labels。

在yarn-site.xml中添加下列信息

<property>
       <name>yarn.node-labels.enabled</name>
       <value>true</value>
  </property>
  <property>
     <name>yarn.nodemanager.address</name>
     <value>0.0.0.0:45454</value>
  </property>

  <property>
     <name>yarn.node-labels.manager-class</name>
     <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.nodelabels.RMNodeLabelsManager</value>
  </property>
  <property>
     <name>yarn.node-labels.fs-store.root-dir</name>
     <value>hdfs://Host0:8020/yarn/node-labels</value>
     <description>标签数据在HDFS上的存储位置</description>
  </property>

在HDFS上建立相应的目录，并修改权限，我权限设置成了777

这样配置好以后，yarn node labels就不用重复配置了