Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop 2.x中引入的一个重要的资源管理和调度平台，它使得Hadoop集群能够支持多种计算框架，而不仅仅是MapReduce（MR）。在Hadoop集群的管理中，有时需要终止某些MR任务，以确保资源得到有效利用和系统的稳定运行。以下是一些使用Yarn轻松杀除MR任务的实用技巧。
1. 了解Yarn架构
在深入讨论杀除MR任务之前，理解Yarn的架构是至关重要的。Yarn主要由以下组件组成：
- ResourceManager (RM): 负责整个集群的资源管理和调度。
- NodeManager (NM): 负责管理每个节点上的资源，并处理来自ResourceManager的命令。
- ApplicationMaster (AM): 代表应用程序与ResourceManager交互，请求资源并监控任务执行。
2. 使用Yarn命令行工具
Yarn提供了一系列命令行工具，可以用来管理任务。以下是一些常用的命令：
yarn applications -list: 列出所有正在运行的应用程序。yarn application -kill <application-id>: 杀除指定ID的应用程序。
示例：
# 列出所有正在运行的应用程序
yarn applications -list
# 杀除ID为12345的应用程序
yarn application -kill 12345
3. 使用Yarn REST API
Yarn还提供了一个REST API，可以通过编程方式与Yarn交互。以下是一个使用Python的Flask框架调用Yarn REST API的示例：
from flask import Flask, jsonify
import requests
app = Flask(__name__)
@app.route('/kill-app/<app_id>')
def kill_app(app_id):
url = f"http://<ResourceManager-URL>/ws/v1/applications/{app_id}"
response = requests.delete(url)
return jsonify(response.json())
if __name__ == '__main__':
app.run()
注意事项：
- 替换
<ResourceManager-URL>为ResourceManager的实际URL。 - 确保你的Python环境中安装了
requests库。
4. 使用Yarn UI
Yarn提供了一个用户界面（UI），可以直观地查看和管理应用程序。通过访问http://<ResourceManager-URL>:8088/，你可以看到所有正在运行的应用程序，并选择杀除不需要的应用程序。
5. 监控资源使用情况
在杀除MR任务之前，监控资源使用情况是非常重要的。使用Yarn的yarn resource -list命令可以查看集群中所有资源的分配情况。
示例：
# 查看集群中所有资源的分配情况
yarn resource -list
6. 遵循最佳实践
- 在杀除MR任务之前，确保没有其他任务需要使用这些资源。
- 在高峰时段，尽量避免杀除任务，以免影响其他任务的执行。
- 定期检查资源使用情况，以确保资源得到有效利用。
通过遵循这些实用技巧，你可以轻松地在Yarn中杀除MR任务，从而高效地管理Hadoop集群。