三种调度器
FIFO调度器
先进先出，但不适合资源公平性
容量调度器
独立的专门队列保证小作业也可以提交后就启动，队列容量是专门保留的
以整个集群的利用率为代价，与FIFO比，大作业执行的时间要长
公平调度器
不需要预留资源，调度器可以在运行的作业之间动态平衡资源，大作业启动时，因为是唯一运行的，所以获得集群的所有资源，之后小作业启动时，被分配到集群的一半的资源，这样每个作业都能公平共享资源
调度器配置
容量调度器
1) 多个组织共享集群，每个组织配置一个队列，一个队列分配一定的集群资源
2) 同一个队列可以进一步划分，同一个组织不同用户共享队列所分配的资源，使用FIFO调度
3) 队列资源不足时，可以等待其他队列释放的资源或者使用集群中其他空闲资源，这可能会使得实际使用的队列容量超出配置的容量，这叫做“弹性队列”
4) 为队列设置一个最大容量限制，可以防止队列过多侵占其他队列资源
容量调度器配置
在capacity-scheduler.xml配置yarn.scheduler.capacity.<queue-path>.<sub-property>
作业的队列放置
job放置的队列取决于job本身，可以在mapreduce中配置mapreduce.job.queuename，如果队列不存在，则报错，不指定则使用默认default队列
队列名是指队列层次的最后一层，不包含之前路径
公平调度器
既实现了用户队列间的公平调度，也实现了队列内作业间的公平调度
假设用户A，B各自拥有队列Q1，Q2
1) A先启动一个job J1，则J1占用集群所有资源
2) B启动一个job J2，则Q1中的J1需要分一半资源给Q2中的J2
3) B又启动一个job J3，则Q2中的J2需要分一半资源给Q2中的J3
公平调度器配置
1) 因为yarn-site.xml中默认使用容量调度器(CDH除外)，首先修改其中yarn.resourcemanager.scheduler.class为公平调度器：
org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler
2) 可以修改队列内的调度策略，默认使用公平调度，也支持FIFO
job的队列放置
1) 使用基于规则的系统确定job队列放置，匹配对应的用户队列直到使用default队列
2) 直接就使用default，所有job公平分配
抢占
允许调度器终止占用资源超过公平共享份额队列的容器，这些容器资源释放后被分配给资源数量低于应得份额的队列
抢占的影响：因为被终止的容器需要重新执行而降低集群效率
抢占超时设置
yarn.scheduler.fair.preemption
设置超时参数，设定时间都是秒级别
1) 最小共享抢占
defaultMinSharePreemptionTimeout
指定时间未获得被承诺的最小共享资源，调度器则抢占其他容器
2) 公平共享抢占
defaultFairSharePreemptionTimeout
指定时间获得资源低于公平共享份额的一半，调度器抢占其他容器。
