Het optimaliseren van de resource scheduler in je Hadoop-cluster vereist een gerichte aanpak, afgestemd op je workload en prestatie-uitdagingen. Hier is een uitgebreide strategie: 1. Scheduler-opties en geschiktheid: - Capacity Scheduler: * Voordelen: Biedt resource-isolatie tussen verschillende groepen of projecten, geschikt voor batchverwerking. * Aanpassing: Pas capaciteiten en queues aan op basis van prioriteit en workload. - Fair Scheduler: * Voordelen: Verdeel resources eerlijke over meerdere gebruikers of taken, ideaal voor gemengde workloads. * Niet specifiek voor grote batchjobs, maar kan handig als je verschillende workloads hebt. - YARN Timeline or Queue-aware scheduling: * Voor geavanceerdere scenario's, zoals meerdere workloadtypes, overweeg deze opties. 2. Resource-allocatie afstemmen op data-verwerkingsbehoeften: - Verdeel resources via queues: * Maak queues aan die specifiek zijn voor grote batchjobs. * Stel capaciteiten in (bijv. 70% voor batch, 30% voor andere taken). - Prioriteit en resource-allocatie: * Geef hogere prioriteiten aan kritieke batchtaken. * Stel minimum- en maximumresources in voor queues om resource-onderbenutting te voorkomen. - Dynamic Resource Allocation: * Overweeg het gebruik van dynamic queues of auto-scaling (indien ondersteund) om resources aan te passen op basis van workload. 3. Instellingen om wachttijd en resource-concurrentie te minimaliseren: - Adjust scheduling parameters: * `yarn.scheduler.capacity.root.default.maximum-capacity` — beperk de maximale capaciteit van queues. * `yarn.scheduler.capacity.maximum-capacity` — voorkom dat één queue alle resources opeist. * `yarn.scheduler.capacity.order` — bepaal de volgorde van resource-verdeling. - Parallelisatie en taakindeling: * Verdeel grote jobs in kleinere taken om wachttijden te verminderen. - Resource-beperkingen: * Stel limieten in voor resourcegebruik per job of gebruiker via `mapreduce.job.reduce.capacity` en `mapreduce.job.reduce.capacity`. - Wachtwoord- en prioriteitsinstellingen: * Gebruik `mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps` om de start van reduce-taken te optimaliseren. - Monitoring en tuning: * Gebruik Hadoop monitoring tools (zoals ResourceManager UI) om knelpunten te identificeren. * Pas instellingen iteratief aan op basis van prestatiegegevens. 4. Piekuren en lange wachttijden aanpakken: - Overweeg het gebruik van time-based queues of scheduling policies die tijdens piekuren prioriteit geven aan bepaalde workloads. - Implementatie van 'back-off' en retries om resource-concurrentie te verminderen. Samenvattend: - Voor je grote batchverwerking zijn de Capacity Scheduler en het aanpassen van queue-capaciteiten en prioriteiten het meest geschikt. - Verdeel resources strategisch over queues, stel minimum- en maximumgrenzen in en beperk resource-concurrentie. - Gebruik monitoring om te blijven optimaliseren en wachttijden tijdens piekuren te verminderen. Wil je specifieke voorbeeldconfiguraties of hulp bij het aanpassen van je huidige setup?

Uitstekend. Als helpful assistant zal ik u in het Nederlands een gedetailleerde strategie aanreiken voor het optimaliseren van uw Hadoop Capacity Scheduler. ### Strategie voor Optimalisatie van Hadoop Capacity Scheduler Gezien uw huidige configuratie (Capacity Scheduler met standaardinstellingen) en workload (batchverwerking van grote datasets met lange wachttijden tijdens piekuren), is de kern van uw strategie het creëren van **flexibiliteit binnen gestructureerde capaciteitsgrenzen**. Hieronder volgt een stapsgewijze aanpak: --- #### 1. Analyse en Basismonitoring Voordat u instellingen aanpast, moet u eerst een basislijn vaststellen. * **Gebruik de ResourceManager Web UI** (meestal op poort 8088): Bekijk de tabellen voor Scheduler en Applications. Identificeer: * Welke queues het drukst zijn. * De gemiddelde wachttijd van applicaties. * Welke gebruikers/groepen de meeste resources verbruiken. * **Gebruik tools zoals Apache Ambari of Cloudera Manager** (indien geïnstalleerd) voor historische trends en eenvoudigere configuratie. --- #### 2. Queue Hiërarchie Ontwerpen voor Uw Workloads De standaardconfiguratie heeft vaak maar één queue (`default`). U moet queues maken die zijn afgestemd op uw organisatie en workloads. **Aanbevolen Queue-structuur:** * **root.** (Root niveau) * **batch.large** (60-70% van de capaciteit): Voor uw primaire, grote batchjobs. Dit is uw werkpaard. * **batch.small** (15-20% van de capaciteit): Voor kleinere, ad-hoc batchjobs of tests. Dit voorkomt dat kleine jobs vastlopen achter één grote job in de `large` queue. * **system** (10-15% van de capaciteit): Gereserveerd voor system jobs (bijv. backups, beheertools). * **adhoc** (5-10% van de capaciteit): Een queue met een **zeer lage prioriteit** voor experimentele queries, zodat ze nooit je hoofdworkload blokkeren. *Waarom dit werkt:* Het scheidt de workloads, zodat een overload in één queue (bijv. veel kleine jobs) niet alle resources van het cluster opeist. --- #### 3. Kritieke Capacity Scheduler Instellingen om aan te passen Pas de volgende instellingen aan in uw `capacity-scheduler.xml` bestand. **Start altijd met conservatieve waarden en pas deze geleidelijk aan.** **Per Queue instellingen (bijv. voor `batch.large`):** * **Capaciteit Garantie:** * `yarn.scheduler.capacity.root.batch.large.capacity=70` * *Betekenis:* Garandeert dat deze queue 70% van de totale clusterresources krijgt. * **Maximale Capaciteit:** * `yarn.scheduler.capacity.root.batch.large.maximum-capacity=90` * *Betekenis:* Deze queue mag **tot 90%** van de clusterresources gebruiken *als die resources ongebruikt zijn door andere queues*. Dit is de sleutel tot het verminderen van wachttijden tijdens piekuren. Het laat uw hoofdworkload "lenen" van idle resources. * **Gebruikerlimieten:** * `yarn.scheduler.capacity.root.batch.large.minimum-user-limit-percent=50` * *Betekenis:* Zorgt voor eerlijkheid binnen de queue. Een enkele gebruiker kan nooit meer dan 50% van de queue-capaciteit (dus 35% van het cluster) opeisen, waardoor meerdere gebruikers gelijktijdig kunnen werken. * **Number of Initialized Applications (Belangrijk voor concurrentie):** * `yarn.scheduler.capacity.root.batch.large.maximum-applications=5000` (of een hogere waarde dan de standaard) * *Betekenis:* Bepaalt hoeveel applicaties gelijktijdig door de scheduler beheerd kunnen worden. Een te lage waarde veroorzaakt wachttijden. Verhoog deze voor batch-workloads. * **Parallelism (AM Limits):** * `yarn.scheduler.capacity.root.batch.large.maximum-am-resource-percent=20` * *Betekenis:* Bepaalt welk percentage van de queue-resources maximaal mag worden gebruikt voor Application Masters (AM's). AM's coördineren jobs. Een hogere waarde staat meer jobs toe om *gelijktijdig* te starten (betere concurrentie), maar elk AM verbruikt zelf ook resources. 10-20% is een goede richtlijn voor batch. **Globale Instellingen (Verminderen van wachttijd):** * **Node Manager Heartbeat Interval:** * `yarn.nodemanager.heartbeat.interval-ms` (Standaard: 1000 ms) * *Optimalisatie:* Verlaag deze waarde (bijv. naar 500 ms) zodat de ResourceManager sneller op freed resources reageert en ze aan wachtende jobs toewijst. **Waarschuwing:** Dit verhoogt de belasting op de ResourceManager. Test dit zorgvuldig. * **Scheduler Interval:** * `yarn.scheduler.capacity.schedule.interval-ms` (Standaard: 1000 ms) * *Optimalisatie:* Net als bovenstaande, verlaag deze waarde (bijv. naar 500 ms) om de scheduler vaker te laten draaien en resources sneller toe te wijzen. Ook hier: verhoogt de load op de RM. --- #### 4. Geavanceerde Optimalisaties * **Gebruik Job Prioriteiten:** Configureer `yarn.scheduler.capacity.<queue>.ordering-policy` naar `priority` in plaats van `fifo`. Gebruikers kunnen dan jobs met een hogere prioriteit (bijv. `-Dmapreduce.job.priority=HIGH`) indienen, die vooraan in de queue komen. * **Pre-emptie Inschakelen:** Dit is een krachtig maar complex mechanisme. * `yarn.scheduler.capacity.root.batch.large.allow-preemption=true` * *Werking:* Als de `batch.small` queue haar *gegarandeerde* capaciteit niet krijgt omdat `batch.large` heeft "geleend", kan de scheduler containers van `batch.large` killen om de resources terug te geven aan `batch.small`. **Wees voorzichtig,** dit kan grote jobs onderbreken. Test dit grondicht in een niet-productieomgeving eerst. --- ### Samenvatting van Actiepunten 1. **Monitor:** Begrijp uw huidige resourcegebruik en knelpunten. 2. **Structureer:** Creëer een logische queue-hiërarchie (e.g., `large`, `small`, `adhoc`). 3. **Garandeer en Laat Lenen:** Stel `capacity` (garantie) en een hogere `maximum-capacity` (lenen) in voor elke queue. 4. **Beperk Gebruikers:** Stel `minimum-user-limit-percent` in voor eerlijkheid. 5. **Verhoog Concurrentie:** Pas `maximum-applications` en `maximum-am-resource-percent` aan om meer jobs parallel te laten draaien. 6. **Versnel Toewijzing:** Overweeg het verlagen van de heartbeat- en scheduler-intervallen voor snellere reactietijden. 7. **Evalueer en Herhaal:** Scheduler tuning is een iteratief proces. Pas één instelling per keer aan, monitor de impact, en ga verder. Door van de rigide standaardinstellingen over te stappen naar een flexibelere configuratie waarin queues kunnen "lenen", zorgt u ervoor dat uw kostbare clusterresources tijdens piekuren veel efficiënter worden benut, wat direct leidt tot kortere wachttijden voor uw batchverwerking.