Fair Scheduler总结
默认公平调度调度策略仅仅基于内存资源，通过使用DRF(Dominant Resource Fairness)能够配置基于内存和CPU资源任务调度。
当只有一个应用运行的时候，该应用能够使用整个集群。当其他应用提交到集群，空闲出来的资源将分配给新提交的应用，这样每个应用能够得到大致相同的资源。Hadoop默认调度器，形成一个应用的队列，如此小应用可以在一个合理时间范围内完成，并且不会让大应用长时间等待资源。这也是一个合理方式在许多用户中分享集群资源。最后，公平调度可以设置应用的优先度，设置优先度权重决定应用占用资源比例。
可插入策略的分层队列
公平调度支持分层队列，所有的队列从root队列延伸。典型的公平调度方式是把可用资源分布在可用的root队列的子队列当中。应用程序只能在叶子队列中被调度。一个队列可以被指定为其他队列的子队列。指定一个有层级的队列需要同时指定上级队列。例如 root.queue1 root.queue1.queue2。
公平调度可以配置自定义的调度策略，比如FifiPolicy,FairSharePolicy,DominantResourceFairnessPolicy
使用公平调度需要在yarn-site.xml中配置如下内容
计算
安全
数据库
网络和加速
企业服务
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>
<value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler</value>
</property>配置公平调度主要包含两个文件，首先是yarn-site.xml，在Hadoop配置目录下，其次需要创建一个配置文件fair-scheduler.xml，主要配置队列的权重和资源容量等。
<?xml version="1.0"?>
<allocations>
<queue name="sample_queue">
<minResources>10000 mb,0vcores</minResources>
<maxResources>90000 mb,0vcores</maxResources>
<maxRunningApps>50</maxRunningApps>
<maxAMShare>0.1</maxAMShare>
<weight>2.0</weight>
<schedulingPolicy>fair</schedulingPolicy>
<queue name="sample_sub_queue">
<aclSubmitApps>charlie</aclSubmitApps>
<minResources>5000 mb,0vcores</minResources>
</queue>
</queue>
<queueMaxAMShareDefault>0.5</queueMaxAMShareDefault>
<queueMaxResourcesDefault>40000 mb,0vcores</queueMaxResourcesDefault>
<!-- Queue 'secondary_group_queue' is a parent queue and may have
user queues under it -->
<queue name="secondary_group_queue" type="parent">
<weight>3.0</weight>
</queue>
<user name="sample_user">
<maxRunningApps>30</maxRunningApps>
</user>
<userMaxAppsDefault>5</userMaxAppsDefault>
<queuePlacementPolicy>
<rule name="specified" />
<rule name="primaryGroup" create="false" />
<rule name="nestedUserQueue">
<rule name="secondaryGroupExistingQueue" create="false" />
</rule>
<rule name="default" queue="sample_queue"/>
</queuePlacementPolicy>
</allocations>队列访问控制列表
ACLs对队列进行控制，管理哪些用户可以访问特定队列。主要包括了aclSubmitApps 和aclAdministerApps配置项，每个队列都可以配置这两个 参数。
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