Yarn集群啟動后，大量作業同時運行，導致資源占用過高。建議優化作業調度策略，合理分配資源，降低系統負載。

大量資源網站集群啟動Yarn后產生大量作業占用資源

在處理大量數據和運行復雜計算任務時，集群管理工具如yet another resource negotiator (yarn) 扮演著至關重要的角色，yarn 是 hadoop 生態系統的一部分，負責協調集群資源并調度用戶應用程序，當啟動 yarn 之后發現產生大量的作業占用了大量資源時，這可能會引起一系列問題，包括性能下降、資源浪費和可能的系統不穩定，下面將詳細探討這一問題的可能原因及解決方案。

原因分析

1. 作業隊列配置不當

描述: 如果作業隊列的配置不正確或不合理，可能會導致資源分配不均，使得某些作業占用過多資源。

2. 作業優先級設置錯誤

描述: 錯誤的作業優先級設置可能導致低優先級的作業占用高優先級作業所需資源。

3. 資源請求過大（本文來源：WWW.KENgnIAO.cOM）

描述: 單個作業請求的資源超過了實際需要，導致其他作業無法獲取足夠的資源進行運算。

4. 惡意作業或故障作業

描述: 存在惡意作業或者因為編程錯誤導致的故障作業可能會無限期地占用資源。

解決方案

1. 優化作業隊列配置

操作: 根據業務需求和集群規模調整作業隊列的數量和每個隊列的資源配額。

2. 重新設定作業優先級

操作: 根據業務重要性合理設置作業的優先級，確保關鍵任務能夠優先獲得資源。

3. 審核資源請求

操作: 定期檢查作業的資源請求情況，確保每個作業所請求的資源與其實際需求相匹配。

4. 監控和殺死惡意或故障作業

操作: 實施集群監控策略，識別并終止那些異常占用資源的作業。

相關問題與解答

q1: 如何確定一個作業是否為惡意作業或故障作業？

a1: 可以通過監控工具來追蹤作業的資源使用情況和運行狀態，如果某個作業長時間占用大量資源而沒有相應的輸出或進度，那么它可能是一個惡意作業或故障作業。

q2: 如何有效防止作業過度占用資源？

a2: 可以采取以下措施：

實施合理的資源分配策略和作業調度機制。

定期審計作業的資源使用情況，及時調整不合理的資源請求。

強化作業的權限管理和審批流程，避免未經審查的作業提交到集群。

使用自動化工具監控集群狀態，快速響應資源占用異常的情況。

通過上述分析和解決方案的實施，可以有效地管理和控制集群啟動yarn后產生的大量作業對資源的占用，保證集群的穩定性和高效性。

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