【Hadoop Yarn】Hadoop Yarn 基于权重的调度算法

在YARN中，目前没有直接支持基于权重的调度算法。YARN的调度器（如CapacityScheduler和FairScheduler）主要根据队列和应用的优先级来进行资源分配和调度，而不是基于任务级别的权重。

然而，你可以通过一些技巧和自定义的方法来实现类似于基于权重的调度算法。一种常见的方法是利用YARN的资源请求API来动态调整任务的资源需求，从而影响任务的调度顺序。

下面是一个简单的示例代码，演示如何使用YARN的Java API来实现一个基于权重的调度策略：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.yarn.api.records.*;
import org.apache.hadoop.yarn.client.api.YarnClient;
import org.apache.hadoop.yarn.client.api.YarnClientApplication;
import org.apache.hadoop.yarn.client.api.async.AMRMClientAsync;
import org.apache.hadoop.yarn.conf.YarnConfiguration;
import org.apache.hadoop.yarn.util.Records;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class WeightedYarnScheduler {
   
    public static void main(String[] args) throws Exception {
   
        // 初始化YARN客户端
        Configuration conf = new YarnConfiguration();
        YarnClient yarnClient = YarnClient.createYarnClient();
        yarnClient.init(conf);
        yarnClient.start();

        // 创建YARN应用程序
        YarnClientApplication app = yarnClient.createApplication();

        // 设置应用程序的资源需求
        Resource resource = Records.newRecord(Resource.class);
        resource.setMemorySize(1024); // 任务的内存需求
        resource.setVirtualCores(1); // 任务的CPU需求

        // 创建AMRMClientAsync异步客户端
        AMRMClientAsync<AMRMClient.ContainerRequest> rmClient = AMRMClientAsync.createAMRMClientAsync(1000, new RMCallbackHandler());
        rmClient.init(conf);
        rmClient.start();

        // 添加任务到队列，并设置不同的权重
        addTaskToQueue(rmClient, "Task1", resource, 3);
        addTaskToQueue(rmClient, "Task2", resource, 1);
        addTaskToQueue(rmClient, "Task3", resource, 2);

        // 等待应用程序完成
        rmClient.unregisterApplicationMaster(FinalApplicationStatus.SUCCEEDED, "", "");
        yarnClient.stop();
    }

    private static void addTaskToQueue(AMRMClientAsync<AMRMClient.ContainerRequest> rmClient, String taskName, Resource resource, int weight) {
   
        Priority priority = Records.newRecord(Priority.class);
        priority.setPriority(weight); // 设置任务的权重

        AMRMClient.ContainerRequest containerRequest = new AMRMClient.ContainerRequest(resource, null, null, priority);
        rmClient.addContainerRequest(containerRequest);
    }

    static class RMCallbackHandler implements AMRMClientAsync.CallbackHandler {
   
        @Override
        public void onContainersCompleted(Map<ApplicationId, List<ContainerStatus>> map) {
   
            // 处理容器完成事件
        }

        @Override
        public void onContainersAllocated(List<Container> list) {
   
            // 处理容器分配事件
        }

        @Override
        public void onShutdownRequest() {
   
            // 处理关闭请求
        }

        @Override
        public void onNodesUpdated(List<NodeReport> list) {
   
            // 处理节点更新事件
        }

        @Override
        public float getProgress() {
   
            return 0;
        }

        @Override
        public void onError(Throwable throwable) {
   
            // 处理错误事件
        }
    }
}

在这个示例中，我们创建了一个YARN应用程序，并使用AMRMClientAsync异步客户端向资源管理器请求容器。通过设置不同任务的优先级（即权重），我们可以影响容器的分配顺序。具有更高优先级的任务将在具有较低优先级的任务之前获取容器资源。

需要注意的是，这个示例并不是一个真正的基于权重的调度算法，而是通过设置任务的优先级来模拟权重的效果。真正的基于权重的调度算法可能需要更复杂的逻辑和算法设计。

基于Java 实现：

基于权重的调度算法是一种常见的调度算法，它考虑了任务的优先级和权重来进行资源分配。下面是一个简单的基于权重的调度算法的实现代码：

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;

class Task {
   
    String name;
    int weight;

    public Task(String name, int weight) {
   
        this.name = name;
        this.weight = weight;
    }
}

public class WeightedScheduler {
   
    private List<Task> tasks;
    private Random random;

    public WeightedScheduler() {
   
        tasks = new ArrayList<>();
        random = new Random();
    }

    public void addTask(String name, int weight) {
   
        // 添加任务到任务列表
        Task task = new Task(name, weight);
        tasks.add(task);
    }

    public Task getNextTask() {
   
        // 根据任务的权重随机选择下一个要执行的任务
        int totalWeight = 0;
        for (Task task : tasks) {
   
            totalWeight += task.weight;
        }

        int randomNumber = random.nextInt(totalWeight);
        int accumulatedWeight = 0;
        for (Task task : tasks) {
   
            accumulatedWeight += task.weight;
            if (randomNumber < accumulatedWeight) {
   
                return task;
            }
        }

        // 如果没有任务可选，返回null
        return null;
    }

    public static void main(String[] args) {
   
        WeightedScheduler scheduler = new WeightedScheduler();

        // 添加一些任务到调度器
        scheduler.addTask("Task 1", 3);
        scheduler.addTask("Task 2", 1);
        scheduler.addTask("Task 3", 2);

        // 从调度器中获取下一个要执行的任务
        Task nextTask = scheduler.getNextTask();
        if (nextTask != null) {
   
            System.out.println("Next task to execute: " + nextTask.name);
        } else {
   
            System.out.println("No task available.");
        }
    }
}

在这个示例中，我们首先定义了一个Task类来表示任务，每个任务包括名称和权重两个属性。然后，我们创建了一个WeightedScheduler类来实现基于权重的调度算法。在addTask()方法中，我们将任务添加到任务列表中；在getNextTask()方法中，我们根据任务的权重随机选择下一个要执行的任务。具体来说，我们先计算出所有任务的总权重，然后生成一个0到总权重之间的随机数，最后根据累积权重判断随机数落在哪个任务的权重范围内。

在实际应用中，基于权重的调度算法可以根据任务的重要性或资源需求来调整任务的执行顺序，以实现更灵活和高效的资源分配。这种算法适用于需要考虑任务优先级和权重的场景，例如在负载均衡、任务调度或资源管理等领域。