executeAsyc()：该方法为非阻塞方法，一旦调用该方法触发job后，后续还有job也会立即提交执行。...Yarn集群中运行的所有ApplicationMaster的资源比例上限，默认0.1表示10%，这个参数变相控制了处于活动状态的Application个数，所以这里我们修改该值为0.5，否则后续在Yarn...中运行多个Flink Application时只有一个Application处于活动运行状态，其他处于Accepted状态。...这种方式创建的Flink集群会独占资源，不管有没有Flink任务在执行，YARN上面的其他任务都无法使用这些资源。...2、任务提交流程 Flink基于Yarn Per-Job 提交任务时，在提交Flink Job作业的同时启动JobManager并启动Flink的集群，根据提交任务所需资源的情况会动态申请启动TaskManager
而有了YARN之后，基于YARN之上可以运行很多其他的计算框架，不同计算框架可以共享同一个HDFS集群上数据，享受整体的资源调度。它相当于操作系统，起着调度管理的工作。...YARN概述 YARN的全称是Yet Another Resource Negotiator。 通用的资源管理系统，要申请资源统一经过YARN进行申请就行了。 为上层应用提供统一的资源管理和调度。...定时向RM汇报本节点的资源使用情况，RM只有知道所有NM上的资源使用情况，才能合理的进行调度。对于一个特定的作业，他才知道该分配到哪个NM上去。...这样NM就可以理解成这个部门的负责人，显然NM对于本部门的情况是十分了解的，包括哪个人今天有没有来上班，部门现在的工作能力如何，是不是有人还处于空闲没事做的状态等等。...AM启动完了之后，会在RM中进行注册，注册了用户就可以通过RM看到作业执行的进度了。并且AM会将需要使用的资源，比如需要多少memory，向RM进行申请，如果申请到资源就美滋滋，接着进行下面的步骤。
Session-Cluster模式 Session-Cluster模式需要先启动集群，然后再提交作业，接着会向yarn申请一块空间后，资源永远保持不变。...如果资源满了，下一个作业就无法提交，只能等到yarn中的其中一个作业执行完成后，释放了资源，下个作业才会正常提交。...），构造相应的Env YarnClient向Yarn提交Container申请 跟踪ApplicationReport状态（确定是否启动成功，可能会由于资源不够，一直等待） 进行资源校验（如内存大小、vcore...Per-Job-Cluster模式 一个任务会对应一个Job，每提交一个作业会根据自身的情况，都会单独向yarn申请资源，直到作业执行完成，一个作业的失败与否并不会影响下一个作业的正常提交和运行。...，对于Per-Job-Cluster而言，所有作业的提交都是单独的集群，作业之间的运行不受影响（可能会共享CPU计算资源），因此比较适合大规模长时间运行的作业。
(AM)运行在 Slave 上，负责数据切分、申请资源和分配、任务监控和容错 NodeManager (NM):NodeManager (NM)运行在 Slave 上，用于单节点资源管理、AM/RM通信以及汇报状态...Container:Container 负责对资源进行抽象，包括内存、CPU、磁盘，网络等资源 PerJob与Session对比 Flink作业提交到yarn有两种模式: perJob session...Q： 在 K8s 集群上如果不使用 Zookeeper 有没有其他高可用（HA）的方案？...Q： Flink on K8s 在任务启动时需要指定 TaskManager 的个数，有和 Yarn 一样的动态资源申请方式吗？...社区 正在考虑实现和 Yarn 一样的任务启动时动态资源申请的方式。这是一种和 K8s 结 合的更为 Nativey 的方式，称为 Active 模式。
，他不光运行的快，编写程序也很快对吗 image.png 下面我们来看一下这个BDAS技术栈 最下面的Mesos我们可以看成是YARN， 我们可以一起来复习一下YARN，YARN是个什么东西啊？...发送的心跳信息，包括资源使用情况和任务运行情况等信息。...*最重要的是状态监控：主要包括TaskTracker状态监控、作业状态监控和任务状态监控。主要作用：容错和为任务调度提供决策依据。 2.资源管理。...这些信息包括两部分： *机器级别信息：节点健康情况、资源使用情况等。 *任务级别信息：任务执行进度、任务运行状态等。...资源调度也好，任务调度也好，他需要跟集群上的其他节点进行大量的通信 比如说：任务的分发，资源的申请，任务执行情况的汇报、结果的回收 所以Hadoop2.x版本把他分开了，Yarn里面的资源调度由resourceManager
Yarn特点 支持非mapreduce应用的需求 可扩展性 提高资源是用率 用户敏捷性 可以通过搭建为高可用 YARN 架构组件 Yarn从整体上还是属于master/slave模型，主要依赖于三个组件来实现功能...第二个是每个节点上的 NodeManager，管理该节点上的用户作业和工作流，也会不断发送自己Container使用情况给ResourceManager。...包括： 启动和监视节点上的计算容器（Container） 以心跳的形式向RM汇报本节点上的资源使用情况和各个Container的运行状态(CPU和内存等资源) 接收并处理来自AM的Container启动...，CLC提供了资源的需求，作业文件，安全令牌以及在节点启动ApplicationMaster所需要的其他信息。...在一个队列内，使用FIFO调度策略对应用进行调度。 单个作业使用的资源不会超过其队列容量。然而如果队列中有多个作业，并且队列资源不够了呢？
磁盘带宽，如果您依赖于基于磁盘的状态后端，如 RocksDB（并考虑其他磁 盘使用，如 Kafka 或 HDFS） 可用的机器数量、CPU 和内存 Flink CheckPoint问题如何排查？...原因是达到了队列 AM 可用资源上限，即队列的 AM 已使用资源和 AM 新申请资源之和超出了队列的AM 资源上限，可以适当调整队列 AM 可用资源百分比的配置项：yarn.scheduler.capacity...可用资源分布情况，即使集群资源使用率不高，也有可能是因为各维度资源分布不同造成，例如 1/2 节点上的内存资源接近用满 CPU 资源剩余较多，1/2 节点上的 CPU 资源接近用满内存资源剩余较多，申请资源中某一维度资源值配置过大也可能造成无法申请到资源...； 检查是否有高优先级的问题应用频繁申请并立即释放资源的问题，这种情况会造成调度器忙于满足这一个应用的资源请求而无暇顾及其他应用； 检查是否存在 Container 启动失败或刚启动就自动退出的情况，可以查看...检查一下当前YARN集群的状态、正在运行的YARN App以及Flink作业所处的队列，释放一些资源或者加入新的资源。
每个TaskTracker通过心跳机制周期性的向JobTracker发送本节点的资源使用情况以及任务运行状态，JobTracker会通过心跳应答将新的命令或者任务发送至TaskTracker。...1、 JobTracker是一个性能瓶颈，既负责资源管理有负责作业调度，实际上，资源管理是所有的计算框架共有的一个模块，不能将其寄宿在某一个特殊的计算框架中，另，作业调度模块是与应用层相关的，与通用的资源管理模块分开...4、 MRv1.0 扩展性差、可靠性差、资源利用率低（MRv1采用了基于槽位的资源分配模型，槽位是一种粗粒度的资源划分单位；通常一个任务不会用完槽位对应的资源，且其他任务也无法使用这些空闲资源，无法支持多种计算框架...1、 每个节点上可以负责该节点上的资源管理以及任务调度，Node Manager 会定时向Resource Manager汇报本节点上 的资源使用情况和任务运行状态， 2、 Resource Manager...Node Manager 整个集群有多个，负责单节点资源管理和使用，每个节点上的资源和任务管理器 详细功能： 1、 定时向RM汇报本节点上的资源使用情况和各个Container的运行状态 2、
如果想进行夸应用程序共享数据，建议使用第三方存储，例如tachyon来实现内存共享。 三，动态资源申请 Spark提供了一种动态调整应用程序占用资源的机制。...2，资源申请策略 在高层次上，Spark在不再使用时应放弃executors ，在需要时申请executors 。...2.1，请求策略 允许动态申请内存的Spark应用程序在存在等待执行的task的时候会申请额外的Executors。 Spark会轮训询申请资源。...B),weight 这可以控制池相对于其他池的共享。默认情况下，所有池的权重均为1.如果将特定池的权重设置为2，例如，它将获得两倍的资源相比其他活跃的池。...公平调度员总是尝试在根据权重重新分配额外的资源之前满足所有活动池的最小份额。因此，minShare属性可以是另一种确保池总是能够快速获得一定数量的资源（例如10个内核）的方法。
这种调度方式最简单，但真实场景中并不推荐，因为会有很多问题，比如如果有大任务独占资源，会导致其他任务一直处于 pending 状态等。...当只有一个 job 在运行时，该应用程序最多可获取所有资源，再提交其他 job 时，资源将会被重新分配分配给目前的 job，这可以让大量 job 在合理的时间内完成，减少作业 pending 的情况。...，避免出现集群大作业独占集群资源； 资源池 reserved 队列：预留资源来保证新队列增加，或者其他队列的资源增配相当于资源池的概念，当然也可用于作业超发使用。...计算资源成本优化：既然开放了资源申请，当然也需要让用户有节约资源的意识，减少由于申请不合理或者作业本身的问题导致资源浪费。...比如根据用户的队列资源情况生成每月或者每周的虚拟账单 (按照申请的 cpu 和内存进行费用计算)，虚拟账单主要用于帮助业务评估投入产出，以及队列的资源调整；针对队列还可以做资源和作业的监控，让用户清楚的知道自己哪些作业需要优化
资源利用率低： MRv1采用了基于槽位的资源分配模型，槽位是一种粗粒度的资源划分单位，通常一个任务不会用完槽位对应的资源，且其他任务也无法使用这些空闲资源。...在运行期间有多个ResourceManager同时存在来增加冗余进而消除这个单点故障，并且只能有一个ResourceManager处于Active状态，其他的则处于Standby状态，当Active节点无法正常工作...4.2.2 故障转移原理 YARN这个Active/Standby模式的RM HA架构在运行期间，会有多个RM同时存在，但只能有一个RM处于Active状态，其他的RM则处于Standby状态，当Active...如果有一个处于Active状态的RM出现假死，其他的RM刚选举出来新的Active状态的RM，这时假死的RM又恢复正常，还认为自己是Active状态，这就是分布式系统的脑裂现象，即存在多个处于Active...手动故障切换 在非自动故障切换的YARN集群下进行手动故障切换可以使用命令进行故障转移切换。
Spark作业的时候，设置作业所需要的资源向Yarn申请。...，由NodeManager负责真正分配资源运行AppMaster AppMaster会向ResourceManager申请整个程序所需要的其他资源，准备运行executor进程 在各个节点上运行的executor...，等待分配Task给executor AppMaster会向ResourceManager申请整个程序所需要的其他资源，准备运行executor进程 在各个节点上运行的executor会向Driver进行反向注册...而Driver进程要做的第一件事情，就是向集群管理器申请运行Spark作业需要使用的资源，这里的资源指的就是Executor进程。...此外，如果跟团队里其他人共享这个资源队列，那么申请的总内存量最好不要超过资源队列最大总内存的1/3，避免你自己的Spark作业占用了队列过多的资源，导致别的同事的作业无法运行。
虽然此时已经对集群的资源进行了分配，但并不是说A提交了任务之后只能使用集群资源的60%，而B队列的40%的资源处于空闲。...只要是其它队列中的资源处于空闲状态，那么有任务提交的队列就可以使用分配给空闲队列的那些资源，使用的多少依据具体配置。参数的配置会在后文中提到。...(5) maximum-am-resource-percent：集群中用于运行应用程序 ApplicationMaster 的最大资源比例，该参数通常用于限制处于活动状态的应用程序数目。...状态，用户不可以向集群中提交应用程序，但是处于 RUNNING 状态的应用程序仍可以正常运行，以便队列可以优雅地退出。...当A启动一个 Job 而B没有提交任何任务时，A会获得集群全部资源；当B启动一个 Job 后，A的任务会继续运行，不过队列A会慢慢释放它的一些资源，一会儿之后两个任务会各自获得集群一半的资源。
以下是YARN中的主要角色及其作用：ResourceManager (RM)是YARN的核心组件，负责整个集群的资源管理和调度。接收来自客户端（如用户提交的作业）的请求。...与NodeManager进行交互以监控集群的资源使用情况和任务执行状态。负责启动或监控ApplicationMaster。...这些角色在YARN中相互协作，形成一个分布式的、可伸缩的、高效的资源管理系统，用于运行大数据应用程序，如Hadoop MapReduce作业和其他类型的应用程序。...第15步：程序运行完毕后，MR会向RM申请注销自己。...作业完成之后, 应用管理器和Container会清理工作状态。作业的信息会被作业历史服务器存储以备之后用户核查。
会为这些executor申请资源，每个executor作为一个Container在Yarn上运行。...大致的方案很容易想到：如果executor在一段时间内一直处于空闲状态，那么就可以kill该executor，释放其占用的资源。当然，一些细节及边界条件需要考虑到： executor动态调整的范围？...处于Idle状态的Executor造成资源浪费这个问题已经在上面提到。下面重点看下开启Spark动态资源分配功能后，Executor如何运作。...Job1 Start：提交第一个wordcount作业，此时，Executor1处于Busy状态。 Job1 End：作业1结束，Executor1又处于Idle状态。...对应上图中：Job1 End到Executor1 timeout之间的时间。 资源不足时，何时新增Executor：当有Task处于pending状态，意味着资源不足，此时需要增加Executor。
调度器会根据特定调度器实现调度算法，结合作业所在的队列资源容量，将资源按调度算法分配给每个任务。...它负责进行数据切分，并为当前应用程序向RM 去申请资源，当申请到资源时会和NodeManager 通信，启动容器并运行相应的任务。此外，AM还负责监控任务（task）的状态和执行的进度。...的请求启动容器，监控容器的运行状态，并监控当前节点状态及当前节点的资源使用情况和容器的运行情况，并定时回报给ResourceManager 更具体点的知识可以参考hadoop之yarn详解（基础架构篇）...：YARN保留的物理内存，给非YARN任务使用，该值一般不生效，只有当yarn.nodemanager.resource.detect-hardware-capabilities为true的状态才会启用...，会根据系统的情况自动计算 yarn.nodemanager.resource.percentage-physical-cpu-limit：默认是100，表示100%使用，这里我们比如可以配置80%，表示预留给服务器或者其他应用
ApplicationMaster的主要功能是： （1）当用户作业提交时，ApplicationMaster与ResourceManager协商获取资源，ResourceManager会以容器的形式为ApplicationMaster...分配资源； （2）把获得的资源进一步分配给内部的各个任务（Map任务或Reduce任务），实现资源的“二次分配”； （3）与NodeManager保持交互通信进行应用程序的启动、运行、监控和停止，监控申请到的资源的使用情况...，对所有任务的执行进度和状态进行监控，并在任务发生失败时执行失败恢复（即重新申请资源重启任务）； （4）定时向ResourceManager发送“心跳”消息，报告资源的使用情况和应用的进度信息； （5）...”的方式与ResourceManager保持通信 向ResourceManager汇报作业的资源使用情况和每个容器的运行状态 接收来自ApplicationMaster的启动/停止容器的各种请求 需要说明的是...2.4 集群部署 在集群部署方面，YARN的各个组件是和Hadoop集群中的其他组件进行统一部署的。 ? 3. YARN工作流程 ?
今天的介绍会围绕下面四点展开： 调度相关背景及快手数据规模与场景 快手调度器Kwai scheduler介绍 多调度场景优化介绍 其他工作&未来规划 01 快手数据规模场景 1....Kwai scheduler 基于集群镜像（节点的资源使用情况；队列的最小资源和最大资源量，以及当前资源使用量，APP资源使用量和资源需求量等）进行资源的预分配，计算出每个APP可以在这一轮调度中分配多少资源...但是限制最大资源量和运行数目导致大量回溯作业在yarn处于pending状态，对yarn有比较大的压力，通过与上游调度系统打通，反压上层工作流调度系统，阻止新提交的回溯作业，从而减轻了YARN负载。...对于已经提交到yarn上的作业，会限制每个队列最大pending app个数，从而保障总体pending app数目可控。...我们通过资源冗余分配策略，优化掉其中资源申请和下载jar包过程，最终实现秒级作业恢复。
作业完成之后, 应用管理器和Container会清理工作状态。作业的信息会被作业历史服务器存储以备之后用户核查。 2.2....在这种情况下，YARN会尝试为应用程序分配资源，但可能需要等待其他应用程序释放资源后才能成功分配。 如果应用程序在 ACCEPTED 状态时，发现资源不足，那么应用程序会进入等待状态。...Yarn REST API：Yarn还提供了REST API接口，允许通过发送HTTP请求来获取任务的状态和其他相关信息。...，而一旦该队列有新的应用程序提交，则其他队列借调的资源会归还给该队列。...某一时刻一个作业应获资源和实际获取资源的差距叫“缺额” 。调度器会优先为缺额大的作业分配资源 。 3.3.3.1.
新的资源管理器称为MapReduce 2.0（MRv2）或YARN。现在MapReduce是在YARN容器中运行的一种应用程序，其他类型的应用程序可以一般地写在YARN上运行。...调度器使用包含诸如内存，CPU，磁盘，网络等元素的资源容器的抽象概念。最初，YARN使用基于内存的调度。每个节点配置有用于其任务的设定量的存储器和应用请求容器，具有可配置的存储器量。...YARN还运行公平调度，试图分配资源给应用程序，使所有应用程序获得平等的资源份额平均使用主要资源公平。 YARN和应用程序之间的协议如下。首先，应用提交客户端与资源管理器通信以获取新的应用Id。...可以启动多个资源管理器实例（在配置文件yarn-site.xml中列出），但只有一个实例在任何时间点处于活动状态，而其他实例处于待机模式。...当活动下降或变得无响应时，另一个资源管理器由基于ZooKeeper的方法自动选择为活动。 ZooKeeper是一个复制的CP键值存储，我们将在后面详细讨论。
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