Hive使用Spark on Yarn作为执行引擎,yarn资源调度FAIR配置

柔光的暖阳◎ 2022-05-12 17:28 762阅读 0赞

Hive从1.1之后，支持使用Spark作为执行引擎，配置使用Spark On Yarn作为Hive的执行引擎，首先需要注意以下两个问题：

***Hive的版本和Spark的版本要匹配；***

具体来说，你使用的Hive版本编译时候用的哪个版本的Spark，那么就需要使用相同版本的Spark，可以在Hive的pom.xml中查看spark.version来确定；

Hive root pom.xml’s <spark.version> defines what version of Spark it was built/tested with.

***Spark使用的jar包，必须是没有集成Hive的；***

也就是说，编译时候没有指定-Phive.

一般官方提供的编译好的Spark下载，都是集成了Hive的，因此这个需要另外编译。

Note that you must have a version of Spark which does **not** include the Hive jars. Meaning one which was not built with the Hive profile.

如果不注意版本问题，则会遇到各种错误，比如：

1.  Caused by: java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/hive/spark/client/Job
2.  Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.hive.spark.client.Job

我这里使用的环境信息如下：

hadoop-2.3.0-cdh5.0.0

apache-hive-2.0.0-bin

spark-1.5.0-bin-hadoop2.3

其中，Spark使用了另外编译的spark-assembly-1.5.0-hadoop2.3.0.jar。编译很简单，下载spark-1.5.0的源码，使用命令：

mvn -Pyarn -Phadoop-2.3 -Dhadoop.version=2.3.0-cdh5.0.0 -DskipTests -Dscala-2.10 clean package

首先在hive-site.xml中添加spark.home：

<name>spark.home</name>

<value>/usr/local/spark/spark-1.5.0-bin-hadoop2.3</value>

</property>

同时也配置了环境变量

export SPARK\_HOME=/usr/local/spark/spark-1.5.0-bin-hadoop2.3

这两块应该只需要配置一处即可。

进入hive-cli命令行，使用set的方式设置以下参数：

1.  set spark.master=yarn-cluster; //默认即为yarn-cluster模式，该参数可以不配置
2.  set hive.execution.engine=spark;
3.  set spark.eventLog.enabled=true;
4.  set spark.eventLog.dir=hdfs://cdh5/tmp/sparkeventlog;
5.  set spark.executor.memory=1g;
6.  set spark.executor.instances=50; //executor数量，默认貌似只有2个
7.  set spark.driver.memory=1g;
8.  set spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer;

当然，这些参数也可以配置在hive-site.xml中。

接下来就可以执行HQL查询试试了：

![hive][]

![hive][hive 1]

可以看到，已经使用Spark作为执行引擎了。

![hive][hive 2]

在Yarn的WEB页面上也看到了对应的Application。

在进入hive-cli命令行，第一次执行查询之后，Hive向Yarn申请Container资源，即参数spark.executor.instances指定的数量，另外加一个Driver使用的Container。该Application便会一直运行，直到退出hive-cli，该Application便会成功结束，期间占用的集群资源不会自动释放和回收。如果在hive-cli中修改和executor相关的参数，再次执行查询时候，Hive会结束上一次在Yarn上运行的Application，重新申请资源提交运行。

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Fair Scheduler配置示例   
以上面图中所示的业务场景为例。   
yarn-site.xml中的配置：

<!– scheduler start –>  
<property>  
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>  
<value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler</value>  
</property>  
<property>  
<name>yarn.scheduler.fair.allocation.file</name>  
<value>/etc/hadoop/conf/fair-scheduler.xml</value>  
</property>  
<property>  
<name>yarn.scheduler.fair.preemption</name>  
<value>true</value>  
</property>  
<property>  
<name>yarn.scheduler.fair.user-as-default-queue</name>  
<value>true</value>  
<description>default is True</description>  
</property>  
<property>  
<name>yarn.scheduler.fair.allow-undeclared-pools</name>  
<value>false</value>  
<description>default is True</description>  
</property>  
<!– scheduler end –>

yarn.resourcemanager.scheduler.class

配置Yarn使用的调度器插件类名；

Fair Scheduler对应的是：

org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler

yarn.scheduler.fair.allocation.file

配置资源池以及其属性配额的XML文件路径（本地路径）；

yarn.scheduler.fair.preemption

开启资源抢占。

yarn.scheduler.fair.user-as-default-queue

设置成true，当任务中未指定资源池的时候，将以用户名作为资源池名。这个配置就实现了根据用户名自动分配资源池。

yarn.scheduler.fair.allow-undeclared-pools

是否允许创建未定义的资源池。

如果设置成true，yarn将会自动创建任务中指定的未定义过的资源池。设置成false之后，任务中指定的未定义的资源池将无效，该任务会被分配到default资源池中。

fair-scheduler.xml中的配置:  
<?xml version=”1.0″?>  
<allocations>  
<!– users max running apps –>  
<userMaxAppsDefault>30</userMaxAppsDefault>  
<!– queues –>  
<queue name=”root”>  
<minResources>51200mb,50vcores</minResources>  
<maxResources>102400mb,100vcores</maxResources>  
<maxRunningApps>100</maxRunningApps>  
<weight>1.0</weight>  
<schedulingMode>fair</schedulingMode>  
<aclSubmitApps> </aclSubmitApps>  
<aclAdministerApps> </aclAdministerApps>

<queue name=”default”>  
<minResources>10240mb,10vcores</minResources>  
<maxResources>30720mb,30vcores</maxResources>  
<maxRunningApps>100</maxRunningApps>  
<schedulingMode>fair</schedulingMode>  
<weight>1.0</weight>  
<aclSubmitApps>\*</aclSubmitApps>  
</queue>

<queue name=”businessA”>  
<minResources>5120mb,5vcores</minResources>  
<maxResources>20480mb,20vcores</maxResources>  
<maxRunningApps>100</maxRunningApps>  
<schedulingMode>fair</schedulingMode>  
<weight>2.0</weight>  
<aclSubmitApps>businessA,szb group\_businessA,group\_szb</aclSubmitApps>  
<aclAdministerApps>businessA,hadoop group\_businessA,supergroup</aclAdministerApps>  
</queue>

<queue name=”businessB”>  
<minResources>5120mb,5vcores</minResources>  
<maxResources>20480mb,20vcores</maxResources>  
<maxRunningApps>100</maxRunningApps>  
<schedulingMode>fair</schedulingMode>  
<weight>1</weight>  
<aclSubmitApps>businessB group\_businessA</aclSubmitApps>  
<aclAdministerApps>businessA,hadoop group\_businessA,supergroup</aclAdministerApps>  
</queue>  
<queue name=”businessC”>  
<minResources>5120mb,5vcores</minResources>  
<maxResources>20480mb,20vcores</maxResources>  
<maxRunningApps>100</maxRunningApps>  
<schedulingMode>fair</schedulingMode>  
<weight>1.5</weight>  
<aclSubmitApps>businessC group\_businessC</aclSubmitApps>  
<aclAdministerApps>businessC,hadoop group\_businessC,supergroup</aclAdministerApps>  
</queue>  
</queue>  
</allocations>  
  
minResources  
最小资源

maxResources  
最大资源

maxRunningApps  
最大同时运行application数量

weight  
资源池权重

aclSubmitApps  
允许提交任务的用户名和组；

格式为： 用户名 用户组

当有多个用户时候，格式为：用户名1,用户名2 用户名1所属组,用户名2所属组

aclAdministerApps  
允许管理任务的用户名和组；

格式同上。

根据用户组分配资源池   
假设在生产环境Yarn中，总共有四类用户需要使用集群，开发用户、测试用户、业务1用户、业务2用户。为了使其提交的任务不受影响，我们在Yarn上规划配置了五个资源池，分别为 dev\_group（开发用户组资源池）、test\_group（测试用户组资源池）、business1\_group（业务1用户组资源池）、business2\_group（业务2用户组资源池）、default（只分配了极少资源）。并根据实际业务情况，为每个资源池分配了相应的资源及优先级等。

ResourceManager上fair-scheduler.xml配置如下：

<?xml version="1.0"?>  
    <allocations>    
        
      <userMaxAppsDefault>30</userMaxAppsDefault>  
    <queue name="root">  
      <aclSubmitApps> </aclSubmitApps>  
      <aclAdministerApps> </aclAdministerApps>

<queue name="default">  
              <minResources>2000mb,1vcores</minResources>  
              <maxResources>10000mb,1vcores</maxResources>  
              <maxRunningApps>1</maxRunningApps>  
              <schedulingMode>fair</schedulingMode>  
              <weight>0.5</weight>  
              <aclSubmitApps>\*</aclSubmitApps>  
      </queue>

<queue name="dev\_group">  
              <minResources>200000mb,33vcores</minResources>  
              <maxResources>300000mb,90vcores</maxResources>  
              <maxRunningApps>150</maxRunningApps>  
              <schedulingMode>fair</schedulingMode>  
              <weight>2.5</weight>  
              <aclSubmitApps> dev\_group</aclSubmitApps>  
              <aclAdministerApps> hadoop,dev\_group</aclAdministerApps>  
      </queue>

<queue name="test\_group">  
              <minResources>70000mb,20vcores</minResources>  
              <maxResources>95000mb,25vcores</maxResources>  
              <maxRunningApps>60</maxRunningApps>  
              <schedulingMode>fair</schedulingMode>  
              <weight>1</weight>  
              <aclSubmitApps> test\_group</aclSubmitApps>  
              <aclAdministerApps> hadoop,test\_group</aclAdministerApps>  
      </queue>

<queue name="business1\_group">  
              <minResources>75000mb,15vcores</minResources>  
              <maxResources>100000mb,20vcores</maxResources>  
              <maxRunningApps>80</maxRunningApps>  
              <schedulingMode>fair</schedulingMode>  
              <weight>1</weight>  
              <aclSubmitApps> business1\_group</aclSubmitApps>  
              <aclAdministerApps> hadoop,business1\_group</aclAdministerApps>  
      </queue>

<queue name="business2\_group">  
          <minResources>75000mb,15vcores</minResources>  
          <maxResources>102400mb,20vcores</maxResources>  
          <maxRunningApps>80</maxRunningApps>  
          <schedulingMode>fair</schedulingMode>  
          <weight>1</weight>  
          <aclSubmitApps> business2\_group</aclSubmitApps>  
          <aclAdministerApps> hadoop,business2\_group</aclAdministerApps>  
      </queue>

</queue>  
      <queuePlacementPolicy>  
          <rule name="primaryGroup" create="false" />  
          <rule name="secondaryGroupExistingQueue" create="false" />  
          <rule name="default" />  
      </queuePlacementPolicy>

</allocations>  
  
这样，每个用户组下的用户提交任务时候，会到相应的资源池中，而不影响其他业务。

需要注意的是，所有客户端提交任务的用户和用户组的对应关系，需要维护在ResourceManager上，ResourceManager在分配资源池时候，是从ResourceManager上读取用户和用户组的对应关系的，否则就会被分配到default资源池。在日志中出现”UserGroupInformation: No groups available for user”类似的警告。而客户端机器上的用户对应的用户组无关紧要。

每次在ResourceManager上新增用户或者调整资源池配额后，需要执行下面的命令刷新使其生效：

yarn rmadmin -refreshQueues  
    yarn rmadmin -refreshUserToGroupsMappings  
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[hive]: /images/20220504/ce3a8d0cf0754095b8abc2fb6d7e6d31.png
[hive 1]: /images/20220504/3837fbb9bd1f40e49c9055cfa3968e8a.png
[hive 2]: /images/20220504/36dac362183c4ba78484351a9e3329e6.png