Hadoop YARN同时支持内存和CPU两种资源的调度（默认只支持内存，如果想进一步调度CPU，需要自己进行一些配置），本文将介绍YARN是如何对这些资源进行调度和隔离的。
在YARN中，资源管理由ResourceManager和NodeManager共同完成，其中，ResourceManager中的调度器负责 资源的分配，而NodeManager则负责资源的供给和隔离。ResourceManager将某个NodeManager上资源分配给任务（这就是所 谓的“资源调度”）后，NodeManager需按照要求为任务提供相应的资源，甚至保证这些资源应具有独占性，为任务运行提供基础的保证，这就是所谓的 资源隔离。
关于Hadoop YARN资源调度器的详细介绍，可参考我的这篇文章：YARN/MRv2 Resource Manager深入剖析—资源调度器。
在正式介绍具体的资源调度和隔离之前，先品味一下内存和CPU这两种资源的特点，这是两种性质不同的资源。内存资源的多少会会决定任务的生死，如果内存不够，任务可能会运行失败；相比之下，CPU资源则不同，它只会决定任务运行的快慢，不会对生死产生影响。
【YARN中内存资源的调度和隔离】
基于以上考虑，YARN允许用户配置每个节点上可用的物理内存资源，注意，这里是“可用的”，因为一个节点上的内存会被若干个服务共享，比如一部分给YARN，一部分给HDFS，一部分给HBase等，YARN配置的只是自己可以使用的，配置参数如下：
（1）yarn.nodemanager.resource.memory-mb
表示该节点上YARN可使用的物理内存总量，默认是8192（MB），注意，如果你的节点内存资源不够8GB，则需要调减小这个值，而YARN不会智能的探测节点的物理内存总量。
（2）yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio
任务每使用1MB物理内存，最多可使用虚拟内存量，默认是2.1。
（3） yarn.nodemanager.pmem-check-enabled
是否启动一个线程检查每个任务正使用的物理内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是true。
（4） yarn.nodemanager.vmem-check-enabled
是否启动一个线程检查每个任务正使用的虚拟内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是true。
（5）yarn.scheduler.minimum-allocation-mb
单个任务可申请的最少物理内存量，默认是1024（MB），如果一个任务申请的物理内存量少于该值，则该对应的值改为这个数。
（6）yarn.scheduler.maximum-allocation-mb
单个任务可申请的最多物理内存量，默认是8192（MB）。
默认情况下，YARN采用了线程监控的方法判断任务是否超量使用内存，一旦发现超量，则直接将其杀死。由于Cgroups对内存的控制缺乏灵活性 （即任务任何时刻不能超过内存上限，如果超过，则直接将其杀死或者报OOM），而Java进程在创建瞬间内存将翻倍，之后骤降到正常值，这种情况下，采用 线程监控的方式更加灵活（当发现进程树内存瞬间翻倍超过设定值时，可认为是正常现象，不会将任务杀死），因此YARN未提供Cgroups内存隔离机制。
【YARN中CPU资源的调度和隔离】
在YARN中，CPU资源的组织方式仍在探索中，目前（2.2.0版本）只是一个初步的，非常粗粒度的实现方式，更细粒度的CPU划分方式已经提出来了，正在完善和实现中。
目前的CPU被划分成虚拟CPU（CPU virtual Core），这里的虚拟CPU是YARN自己引入的概念，初衷是，考虑到不同节点的CPU性能可能不同，每个CPU具有的计算能力也是不一样的，比如某个 物理CPU的计算能力可能是另外一个物理CPU的2倍，这时候，你可以通过为***个物理CPU多配置几个虚拟CPU弥补这种差异。用户提交作业时，可以指 定每个任务需要的虚拟CPU个数。在YARN中，CPU相关配置参数如下：
（1）yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores
表示该节点上YARN可使用的虚拟CPU个数，默认是8，注意，目前推荐将该值设值为与物理CPU核数数目相同。如果你的节点CPU核数不够8个，则需要调减小这个值，而YARN不会智能的探测节点的物理CPU总数。
（2） yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores
单个任务可申请的最小虚拟CPU个数，默认是1，如果一个任务申请的CPU个数少于该数，则该对应的值改为这个数。
（3）yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores
单个任务可申请的最多虚拟CPU个数，默认是32。
默认情况下，YARN是不会对CPU资源进行调度的，你需要配置相应的资源调度器让你支持，具体可参考我的这两篇文章：
（1）Hadoop YARN配置参数剖析（4）—Fair Scheduler相关参数
（2）Hadoop YARN配置参数剖析（5）—Capacity Scheduler相关参数
默认情况下，NodeManager不会对CPU资源进行任何隔离，你可以通过启用Cgroups让你支持CPU隔离。
由于CPU资源的独特性，目前这种CPU分配方式仍然是粗粒度的。举个例子，很多任务可能是IO密集型的，消耗的CPU资源非常少，如果此时你为它 分配一个CPU，则是一种严重浪费，你完全可以让他与其他几个任务公用一个CPU，也就是说，我们需要支持更粒度的CPU表达方式。
借鉴亚马逊EC2中CPU资源的划分方式，即提出了CPU最小单位为EC2 Compute Unit（ECU），一个ECU代表相当于1.0-1.2 GHz 2007 Opteron or 2007 Xeon处理器的处理能力。YARN提出了CPU最小单位YARN Compute Unit（YCU），目前这个数是一个整数，默认是720，由参数yarn.nodemanager.resource.cpu-ycus-per- core设置，表示一个CPU core具备的计算能力（该feature在2.2.0版本中并不存在，可能增加到2.3.0版本中），这样，用户提交作业时，直接指定需要的YCU即 可，比如指定值为360，表示用1/2个CPU core，实际表现为，只使用一个CPU core的1/2计算时间。注意，在操作系统层，CPU资源是按照时间片分配的，你可以说，一个进程使用1/3的CPU时间片，或者1/5的时间片。
https://issues.apache.org/jira/browse/YARN-1089
https://issues.apache.org/jira/browse/YARN-1024
Hadoop 新特性、改进、优化和Bug分析系列5：YARN-3
【总结】
目前，YARN 内存资源调度借鉴了Hadoop 1.0中的方式，比较合理，但CPU资源的调度方式仍在不断改进中，目前只是一个初步的粗糙实现，相信在不久的将来，YARN 中CPU资源的调度将更加完善。
原文链接：http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/hadoop-yarn-memory-cpu-scheduling/
