面试题：HBase MapReduce并发控制下的资源分配与调度

Question

在HBase MapReduce并发控制场景中，如何合理分配计算资源（如内存、CPU等），以避免因资源竞争导致的任务失败或性能瓶颈？请举例说明相关调度算法的应用。

Answer 1

合理分配计算资源的方法

1. 内存分配：
   • 对于HBase MapReduce任务，首先要根据任务的性质（如数据量大小、处理逻辑复杂度）来分配内存。例如，对于处理大量数据的Map任务，需要足够的堆内存来缓存中间数据。在Hadoop的配置文件（如mapred - site.xml）中，可以设置mapreduce.map.memory.mb参数来指定每个Map任务的内存上限。假设一个Map任务预计处理10GB的数据，经过测试，发现至少需要4GB的内存来进行有效的数据处理和中间结果缓存，那么就可以将该参数设置为4096（4GB换算为MB）。
   • 对于Reduce任务，同样要考虑其处理逻辑和最终输出的数据量。通过设置mapreduce.reduce.memory.mb参数来分配内存。比如，若Reduce任务主要是对数据进行聚合操作，且聚合后的数据量相对较小，可能设置2GB内存（即2048MB）就足够了。
2. CPU分配：
   • 在YARN（Hadoop资源管理器）中，可以通过设置mapreduce.map.cpu.vcores和mapreduce.reduce.cpu.vcores参数来分配CPU核心数给Map和Reduce任务。例如，如果一个Map任务的处理逻辑比较复杂，需要进行大量的计算，如对图像数据进行复杂的特征提取，可能需要分配2个CPU核心，即设置mapreduce.map.cpu.vcores为2。而对于简单的数据排序Reduce任务，可能1个CPU核心就足以应付，设置mapreduce.reduce.cpu.vcores为1。

调度算法应用举例

1. FIFO（先进先出）调度算法：
   • 原理：按照任务提交的顺序依次分配资源。先提交的任务先获得资源进行执行。
   • 应用场景：适用于任务之间没有严格的优先级区分，且任务数量相对较少的场景。例如，在一个小型的测试环境中，只有几个简单的HBase MapReduce任务，这些任务都是用于验证数据处理逻辑是否正确，对执行时间没有特别严格的要求。假设提交了三个任务A、B、C，按照FIFO算法，任务A会先获得资源执行，只有当A执行完成后，B才会获得资源，B完成后C再执行。
2. Capacity Scheduler（容量调度器）：
   • 原理：将集群资源划分成多个队列，每个队列可以设置一定的资源容量（如内存、CPU的占比）。任务可以提交到不同的队列中，系统根据队列的资源容量和任务的需求来分配资源。
   • 应用场景：适用于有多个用户或团队共享集群资源的场景。例如，公司内有数据分析团队和数据挖掘团队。数据分析团队处理的任务相对较为常规，数据量和计算量相对稳定，而数据挖掘团队的任务可能数据量更大且计算更复杂。可以为数据分析团队设置一个队列，分配30%的集群资源（如内存和CPU），为数据挖掘团队设置另一个队列，分配70%的集群资源。这样，不同团队的任务可以在各自的队列中根据队列资源容量获得相应的资源，避免因某个团队任务过多或资源需求过大而导致其他团队任务无法执行。
3. Fair Scheduler（公平调度器）：
   • 原理：试图在所有运行的任务之间公平地共享集群资源。它会动态地调整资源分配，使得每个任务随着时间的推移都能获得大致相同的资源份额。
   • 应用场景：适用于多个任务对资源需求比较均衡，且希望每个任务都能尽快得到执行的场景。比如，在一个科研项目中，多个研究小组同时提交了HBase MapReduce任务来处理不同的数据集，但这些数据集大小和处理复杂度都相近。使用公平调度器，系统会尽量均匀地为每个任务分配资源，不会让某个任务长时间等待资源，从而提高整体的任务执行效率。