Debian Hadoopリソースの分離を実装する方法

Hadoop Resource Isolationは、主に** YarnのCgroups（コントロールグループ）*を介してDebianに実装されています。以下は特定の実装方法です。

cgroupsリソースの分離

• 概要：Hadoop Yarnは、リソース管理と分離にCGROUPSを使用します。 Cgroupsは、Linuxカーネルによって提供されるメカニズムであり、プロセスグループ（CPU、メモリ、ディスクI/Oなど）のリソースを制限、説明、および分離します。
• サポートされているリソース：
  • CPU：各コンテナが使用できるCPUリソースを制限します。
  • メモリ：各コンテナが使用できるメモリリソースを制限します。
  • ディスクI/O：各コンテナが使用できるディスクI/Oリソースを制限します。
• 構成：YARNでは、cgroupsの構成情報は通常、yarn-site.xmlファイルで指定されています。構成項目は次のとおりです。
  • yarn.nodemanager.linux-container-executor.cgroups.hierarchy：cgroups階層の名前。
  • Yarn.nodemanager.linux-container-xecutor.cgroups.mount：cgroupsをマウントするかどうか。

Kubernetesリソースの分離

Kubernetes（K8S）にHadoopを展開する場合、次の方法でリソースの分離を達成できます。

• 名前空間：Kubernetesの名前空間は、クラスターリソースをさまざまなプロジェクトグループやユーザーグループなどのさまざまなグループに分割できる論理的な分離を提供します。各名前空間のリソースは互いに分離されています。
• リソースの割り当てとLimitrange ：リソースクォータは、名前空間全体で利用可能なリソースの合計量を制限するために使用されます。制限範囲は、PODのCPUの上限とメモリ使用量を設定するために使用されます。
• ポッドリソースのリクエストと制限：ポッド内のコンテナのリソースリクエストと制限の指定は、リソースの分離を実現する別の方法です。

上記のメカニズムを通じて、DebianでのHadoopの展開はリソースの分離を効果的に達成でき、異なるアプリケーションとユーザーの間のリソースの使用が互いに干渉しないようにし、それによってクラスターの全体的なリソースの利用と安定性が向上します。

以上がDebian Hadoopリソースの分離を実装する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。