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　　YARN的主節(jié)點是ResourceManager，負(fù)責(zé)管理整個集群上的計算資源。其中包含了一個組件Scheduler，即調(diào)度器。這個調(diào)度器可以根據(jù)容量、隊列等限制條件(如每個隊列分配一定的資源，最多執(zhí)行一定數(shù)量的作業(yè)等)，將系統(tǒng)中的資源分配給各個正在運行的應(yīng)用程序。

　　YARN提供了三種內(nèi)置的調(diào)度器：

　　FIFO Scheduler(FIFO調(diào)度器)

　　FIFO 為 First Input First Output 的縮寫，先進(jìn)先出。FIFO 調(diào)度器將應(yīng)用放在一個隊列中，按照先后順序運行應(yīng)用。這種策略較為簡單，但不適合共享集群，因為大的應(yīng)用會占用集群的所有資源，每個應(yīng)用必須等待直到輪到自己。

　　●優(yōu)點：簡單易懂，不需要任何配置

　　●缺點：不適合共享集群，大的應(yīng)用會占據(jù)集群中的所有資源，所以每個應(yīng)用都必須等待，直到輪到自己執(zhí)行。

　　如下圖所示，只有當(dāng)Job1全部執(zhí)行完畢，才能開始執(zhí)行job2

　　Capacity Scheduler(容量調(diào)度器)

　　容量調(diào)度器 Capacity Scheduler 允許多個組織共享一個 Hadoop 集群。使用容量調(diào)度器時，一個獨立的專門隊列保證小作業(yè)一提交就可以啟動。

　　●優(yōu)點：小任務(wù)不會因為前面有大任務(wù)在執(zhí)行，而只能一直等下去

　　●缺點：這種策略是以整個集群利用率為代價的，這意味著與使用FIFO調(diào)度器相比，大作業(yè)執(zhí)行的時間要長上一些。

　　如圖所示，專門留了一部分資源給小任務(wù)，可以在執(zhí)行job1的同時，不會阻塞job2的執(zhí)行，但是因為這部分資源是一直保留給其他任務(wù)的，所以就算只有一個任務(wù)，也無法為其分配全部資源，只能讓這部分保留資源閑置著，有著一定的資源浪費問題。

　　Fair Scheduler(公平調(diào)度器)

　　公平調(diào)度器的目的就是為所有運行的應(yīng)用公平分配資源。使用公平調(diào)度器時，不需要預(yù)留一定量的資源，因為調(diào)度器會在所有運行的作業(yè)之間動態(tài)平衡資源，第一個(大)作業(yè)啟動時，它也是唯一運行的作業(yè)，因而獲得集群中的所有資源，當(dāng)?shù)诙€(小)作業(yè)啟動時，它被分配到集群的一半資源，這樣每個作業(yè)都能公平共享資源。

　　如圖所示，就像是把好幾個任務(wù)拼接成了一個任務(wù)，可以充分利用資源，同時又不會因為大任務(wù)在前面執(zhí)行而導(dǎo)致小任務(wù)一直無法完成