YARN调度器详解：资源管理与作业调度

# 1. YARN调度器概述

## 1.1 YARN架构简介

Apache Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop 2.x引入的资源管理器。它将计算和资源管理功能进行了分离，使得Hadoop可以运行不同类型的工作负载，包括长时间运行的服务、交互式查询和批处理作业。

在YARN架构中，主要包含ResourceManager（资源管理器）和NodeManager（节点管理器）。ResourceManager负责全局资源的分配与调度，而NodeManager负责单个节点上的资源管理与任务执行。

## 1.2 调度器在YARN中的地位与作用

调度器（Scheduler）是YARN中资源调度的关键组件之一，负责将可用资源分配给不同的应用程序。它通过一系列的调度算法和策略，决定哪些应用程序可以运行、在哪些节点上运行以及分配多少资源给每个应用程序。

调度器的性能和效率直接影响到集群资源的利用率和作业的执行效率。因此，设计高效的调度器算法对于提升集群的性能至关重要。

## 1.3 YARN调度器的分类与特点

根据调度策略的不同，YARN调度器可以分为多种类型，如容量调度器（Capacity Scheduler）、公平调度器（Fair Scheduler）、支持资源预约的调度器（Reservation Scheduler）等。

- 容量调度器：为每个用户或者每个队列分配一定比例的集群资源，能够保证不同用户或队列之间的资源隔离。
- 公平调度器：试图达到各个应用程序公平分享集群资源的目标，能够保证所有应用程序均分资源。
- 支持资源预约的调度器：允许应用程序在未来的某个时间点预留所需的资源，有助于处理突发性负载和提高资源利用率。

不同类型的调度器各有特点和适用场景，根据实际需求选择合适的调度器对于提高集群的效率和执行作业的性能至关重要。

# 2. 资源管理与分配

YARN作为Hadoop 2.x版本的核心组件，其中的资源管理和作业调度机制是整个集群运行的关键。在YARN中，资源管理和分配主要由资源管理器（ResourceManager）来负责，而调度策略则由调度器来实现。以下是关于资源管理和分配的详细内容：

### 2.1 资源管理器（ResourceManager）的职责
在YARN中，ResourceManager是整个集群资源的主要管理者，其主要职责包括：
- 管理集群中所有节点的资源分配与调度
- 监控集群中节点的资源利用情况
- 处理作业的提交请求和分配资源

ResourceManager会通过心跳机制与节点管理器（NodeManager）进行通信，对集群中的资源进行实时管理和调度。

### 2.2 资源的分配与调度策略
资源的分配和调度是YARN中非常重要的功能，其考虑因素包括作业的优先级、资源需求、节点负载等。常见的资源调度策略包括：
- 公平调度（Fair Scheduler）：根据作业的权重和历史资源利用情况进行资源分配，保证各个作业能够公平地分享集群资源。
- 容量调度（Capacity Scheduler）：按照预先设置的队列容量来分配资源，保证每个队列都能获得预先分配的一定资源量。

### 2.3 资源的容量调度与公平调度
在实际生产环境中，根据不同的场景和需求，可以选择容量调度或公平调度。容量调度适用于按部门或业务划分的场景，可以确保各个业务线得到足够的资源保障；而公平调度适用于需要弹性分配资源、优先考虑作业执行速度的场景。合理选择资源调度策略可以提高集群资源利用率，优化作业执行效率。

通过ResourceManager的资源管理和调度策略，YARN能够实现高效的资源分配和作业调度，提升集群的整体性能和稳定性。

# 3. 作业调度器介绍

在YARN中，作业调度器（Job Scheduler）扮演着至关重要的角色，负责根据作业的需求和集群资源情况进行作业的调度和分配。下面我们将详细介绍作业调度器的作用、原理以及相关内容。

#### 3.1 作业调度器的作用与原理

作业调度器主要负责管理作业的提交顺序、调度依赖关系、资源请求和作业状态切换等工作。在YARN中，作业调度器通过协调资源分配和任务调度，确保作业在集群中高效运行。

作业调度器的原理包括以下几个方面：
- **作业提交管理：** 监控作业的提交情况，按照提交顺序进行作业的调度。
- **资源管理