yarn调度器
试想一下，你现在所在的公司有
一
个hadoop的集群。但是A项目组经常做一些定时的BI报表，B项目组则经常使用一些软件做一些临时需求。那么他们肯定会遇到同时提交任务的场景，这个时候到底如何分配资源满足这两个任务呢？是先执行A的任务，再执行B的任务，还是同时跑两个？
如果你存在上述的困惑，可以多了解一些yarn的资源调度器。
在Yarn框架中，调度器是一块很重要的内容。有了合适的调度规则，就可以保证多个应用可以在同一时间有条不紊的工作。最原始的调度规则就是FIFO，即按照用户提交任务的时间来决定哪个任务先执行，先提交的先执行。但是这样很可能一个大任务独占资源，其他的资源需要不断的等待。也可能一堆小任务占用资源，大任务一直无法得到适当的资源，造成饥饿。所以FIFO虽然很简单，但是并不能满足我们的需求。
理想情况下，yarn应用发出的资源请求应该立刻给予满足。然而现实中的资源有限，在一个繁忙的集群上，一个应用经常需要等待才能得到所需的资源。yarn调度器的工作就是根据既定的策略为应用分配资源。调度通常是一个难题，并且没有一个所谓的“最好”的策略，这也是为什么yarn提供了多重调度器和可配置策略供我们选择的原因。
yarn分为一级调度管理和二级调度管理
一级调度管理(更近底层,更接近于操作资源, 更偏向于应用层和底层结合) 计算资源管理(cpu,内存等,计算复杂消耗的cpu多) App生命周期管理二级调度管理(自己代码的算法等, 更偏向于应用层) App内部的计算模型管理 多样化的计算模型
1 调度器
在Yarn中有三种调度器可以选择：FIFO Scheduler ，Capacity Scheduler，FairS cheduler