如何在提交MapReduce任务时通过Yarn包设置优先级？

在提交MapReduce任务时，可以通过设置mapreduce.job.priority属性来调整任务优先级。具体操作是在提交任务时，使用Job类的setPriority()方法设置优先级值，范围是1000到1000，数值越高表示优先级越高。

在大数据领域，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop生态系统中的一个关键组件，负责协调计算资源和管理作业调度，当提交MapReduce任务到YARN上执行时，合理地设置任务优先级对于优化资源分配和作业执行顺序至关重要，本文将深入探讨如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级，确保更高效和有序的任务执行。

任务优先级的重要性及作用

在多用户环境下，YARN需要处理不同用户提交的多个作业，为了有效管理这些作业，优先级机制显得尤为重要，通过为每个作业设置不同的优先级，YARN可以按照优先级顺序来调度作业，使得资源得到更合理的分配，高优先级的作业可以被优先调度，从而加快关键任务的完成时间。

设置任务优先级的基本方法

在YARN中，MapReduce任务的优先级可以通过多种方式设置：

1、命令行参数

在客户端提交任务时，通过增加特定的命令行参数Dmapreduce.job.priority=<priority> 来指定任务的优先级，这种方法简单直接，适用于大多数情况。

2、API接口

开发者程序中通过Java API设置优先级，使用Configuration.set("mapreduce.job.priority", <priority>) 或Job.setPriority(JobPriority priority) 方法可以在代码级别控制任务的优先级。

3、脚本配置

在使用诸如Pig和Hive这样的脚本工具提交MapReduce任务时，也可以通过设置mapreduce.job.priority 参数来调整优先级。

优先级的具体取值及其影响

任务优先级的取值通常包括以下几个级别：

VERY_HIGH: 极高优先级，适用于那些需要最快执行的任务。

HIGH: 高优先级，用于比较重要的任务。

NORMAL: 普通优先级，默认值，适用于大多数常规任务。

LOW: 低优先级，可用于不太紧急的任务。

VERY_LOW: 极低优先级，可能适用于非关键的背景任务。

每个优先级对应一定的资源获取权和调度权重，在资源紧张的情况下，高优先级的任务更可能获得必要的计算资源。

优先级设置的考量因素

在决定具体任务的优先级时，应考虑以下因素：

任务的紧急程度：紧急的任务应当被赋予更高的优先级。

任务的预计运行时间：长运行任务可能需要更高的优先级以保证及时完成。

资源使用情况：在资源有限的情况下，优先级的设置更加关键。

业务重要性：对公司业务影响较大的任务应优先考虑提高优先级。

优先级设置的操作步骤

操作者在提交MapReduce任务时可以按照以下步骤设置优先级：

1、确定优先级：根据任务的性质和需求确定其优先级。

2、选择设置方式：选择通过命令行参数、API接口或其他工具进行设置。

3、实施设置：在提交任务的命令或代码中加入相应的优先级设置。

4、验证设置结果：确认任务提交后的日志或界面是否显示了正确的优先级。

通过这些步骤，操作者可以有效地管理其提交到YARN的MapReduce任务，确保关键任务能够得到优先处理。

归纳与最佳实践

正确设置MapReduce任务优先级对于优化YARN的资源管理和作业调度非常关键，建议用户根据自己的实际需求和任务特性来合理设定优先级，并定期检查和调整以确保系统运行效率，了解系统的负载模式和不同任务的特性也是制定有效优先级策略的关键部分。

相关问答FAQs

Q1: 如何查看当前YARN系统中各个任务的优先级？

A1: 可以通过YARN的资源管理器Web UI查看各个任务的优先级，一般在任务详细信息中会显示其优先级，使用YARN的命令行工具也可以查看任务的详细配置，包括优先级设置。

Q2: 修改已经提交的任务优先级是否可行？

A2: 一旦任务已经提交到YARN，其优先级通常无法更改，如果需要调整优先级，只能取消该任务后重新提交，并在提交时设置新的优先级。