以下为Kubernetes部署Hadoop生态中YARN资源调度的容器化实践指南，采用结构化方案设计：

一、核心架构设计

1. 资源调度层映射
   YARN的ResourceManager与K8s调度器协同工作：

   graph LR
   A[YARN ResourceManager] -->|资源请求| B(K8s API Server)
   B --> C[Kube-Scheduler]
   C --> D[NodeManager Pod]
   

2. 关键组件容器化：

   • ResourceManager：Deployment部署（需ZooKeeper保障HA）
   • NodeManager：DaemonSet部署（绑定集群节点）
   • JobHistoryServer：独立StatefulSet

二、容器化实现步骤

1. 定制Docker镜像

FROM openjdk:8
RUN wget https://archive.apache.org/dist/hadoop/core/hadoop-3.3.6/hadoop-3.3.6.tar.gz
RUN tar -xzf hadoop-3.3.6.tar.gz && mv hadoop-3.3.6 /opt/hadoop
ENV HADOOP_HOME=/opt/hadoop

2. 资源配置声明（YAML片段）

# ResourceManager Deployment
spec:
  containers:
  - name: resourcemanager
    resources:
      limits:
        memory: "4Gi"
        cpu: "2000m"
    env:
    - name: YARN_RESOURCEMANAGER_OPTS
      value: "-Dyarn.resourcemanager.scheduler.class=org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler"

3. 调度器配置

<!-- fair-scheduler.xml -->
<allocations>
  <queue name="prod">
    <maxResources>8192 mb,4 vcores</maxResources>
  </queue>
  <queue name="dev">
    <minResources>2048 mb,2 vcores</minResources>
  </queue>
</allocations>

三、关键优化策略

1. 本地化存储加速
   通过HostPath挂载磁盘目录：

   volumes:
   - name: hadoop-data
     hostPath:
       path: /data/hadoop
   

2. 资源动态调整
   YARN容器与K8s资源联动： $$ \text{Container Memory} = \min(\text{Node Capacity}, \text{Pod Memory Limit} \times 0.8) $$

3. 网络性能优化
   启用CNI插件配置网络策略：

   networkPolicy:
   egress:
   - to:
       - namespaceSelector:
           matchLabels:
             role: hadoop-cluster
   

四、运维监控方案

1. Prometheus监控指标
   暴露YARN metrics端口：

   yarn resourcemanager -Dprometheus.endpoint.port=9088
   

2. 日志收集架构

   graph TB
   NodeManager -->|日志输出| Fluentd
   Fluentd --> Elasticsearch
   Kibana -->|可视化| User
   

五、实践验证

提交测试作业验证资源调度：

kubectl exec -it hadoop-client-pod -- \
  yarn jar /opt/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.6.jar \
  pi 16 1000

预期输出：

Estimated value of Pi is 3.14250000

注：需特别注意HDFS数据持久化问题，建议采用CSI驱动对接分布式存储（如CephFS），避免计算存储耦合架构。