oozie是否使用Yarn容器

7cwmlq89  于 2021-05-29  发布在  Hadoop
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我们目前正在集群中运行大量的oozie作业。
其中许多作业使用模板并具有子工作流。
这些作业并不总是包含大而重的作业,它们大多包含一个小的shell脚本。
hue作业浏览器显示了很多oozie步骤。
我们现在有时会觉得我们的集群正被这些工作所超载。这让我想知道,是不是每一个oozie的工作都指定了一个Yarn容器?
如果是这样的话,这意味着对于一个2分钟的工作,我们有效地使用了2-10倍于所需的资源。

ogq8wdun

ogq8wdun1#

在您的情况下,是的,如果您通过shell调用mr,则所有作业都将保持容器静止。不是每个容器都会提供不必要的内存或资源。
Yarn提供确切的或略多的资源,但如果工作需要更多,它会增加。

jei2mxaa

jei2mxaa2#

你自己看看。。。
在“色调”面板中,单击已执行的任何工作流,选择“操作”选项卡,查看“外部id”列=>every job_000000_0000 指Yarn作业
…当“external id”指向子工作流时,如果单击,则会得到它自己的工作
或者,您可以将命令行用于 oozie job -info <wkf/sub-wkf exec id> 例如,你可以在那篇文章中得到更多的细节。
shell或java操作的一个常见问题是,“launcher”yarn作业使用由hadoop管理员定义的默认作业设置——例如,appmaster使用1gb的ram,“launcher”使用1.5gb的ram。
但通常情况下,shell只需要几mb的ram(在oozie用于在原始Yarn容器中引导操作的ram之上),而它的appmaster只需要最低限度的ram来控制执行——比如说,每个512MB。
因此,您可以通过设置一些未记录的属性来减少oozie操作的占用空间——实际上,标准hadoop道具的前缀是 oozie.launcher. 比如看这篇文章,然后看那篇文章。
附言: oozie.launcher.mapreduce.map.java.opts 与java操作(或pig操作、sqoop操作等)相关,并且应该与全局ram配额保持一致;但它与shell操作无关[除非您设置了一个非常愚蠢的值,在这种情况下,它可能会影响oozie引导过程]

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