Hadoop公平调度器详解：实现资源均衡与优先级管理

【Hadoop与大数据1】Hadoop公平调度器指南详细介绍了Hadoop框架中的一种高级调度策略——公平调度器（FairScheduler）。公平调度器旨在解决传统Hadoop MapReduce调度器存在的问题，即确保所有作业在集群资源上获得相对公平的分配，即使面对不同大小的作业和多用户环境。 1. 目的： - 提供一种插件式的Map/Reduce调度机制，帮助在大规模集群中实现资源的公平共享，避免小作业长时间等待，同时支持大作业的运行。 - 允许用户根据需求设置作业在资源池中的位置，例如基于用户、Unix群组或作业配置属性，实现定制化的资源分配。 2. 引言： - 公平调度的核心理念是确保每个作业在长时间运行后都能得到等比例的CPU时间，实现多用户间的公平竞争。 - 通过将作业组织在不同的资源池中，每个资源池有自己的容量份额和权重，可以根据实际需求调整优先级和资源保障。 3. 配置： - 在`mapred-site.xml`配置文件中，管理员可以设置调度器参数，包括基本参数如公平调度器启用状态、资源池的定义和权重，以及高级参数如作业优先级和最小共享资源的设置。 - 配额文件格式用于描述每个资源池的容量和分配策略，这有助于管理员精细控制资源分配。 4. 管理与实现： - 当新作业提交时，公平调度器会等待当前任务完成后释放资源。此外，它支持超时机制，即在一定时间内未能找到资源时，会采取其他调度策略。 - 实现上，公平调度器通过跟踪每个作业的运行进度和剩余资源，动态调整任务分配，以维持公平性和效率。 5. 功能特点： - 通过公平分享，即使在高负载情况下也能保证小作业的执行效率。 - 支持资源池之间的非比例共享，以便在必要时为关键作业或用户保留更多资源。 - 提供了作业优先级的概念，使得可以根据作业的重要程度调整其获取资源的比例。 Hadoop公平调度器为Hadoop平台引入了更灵活和公平的资源管理方式，提升了集群的整体利用率，特别适合需要多用户共享且注重公平性的场景。通过深入了解和正确配置，用户能够优化他们的大数据处理流程，提高整体性能。