在大数据领域，Hadoop Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是一个用于作业调度和集群资源管理的重要工具。Yarn的设计允许多种调度器根据不同的需求进行资源的分配。默认情况下，Yarn使用FIFO（先进先出）调度器，但为了更高效地利用资源，引入了基于权重的调度算法。
基于权重的调度算法的核心思想是为每个作业或用户分配一个权重值，这个权重值决定了它们获取资源的比例。权重高的作业能够获得更多的计算资源，从而加快执行速度。这种算法特别适用于多用户共享集群的场景，可以根据不同用户的需求和优先级动态调整资源分配。
实现基于权重的调度算法，首先需要在Yarn的配置文件中启用相应的调度器，比如CapacityScheduler或FairScheduler，然后设置作业或用户的权重。
以CapacityScheduler为例，我们可以通过修改配置来设定权重：
编辑$HADOOP_HOME/etc/hadoop/capacity-scheduler.xml文件，添加如下配置：
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.accessible-queues</name>
<value>default,user1,user2</value>
</property>
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.user1.capacity</name>
<value>30</value>
<description>Queue 'user1' will get 30% of the resources</description>
</property>
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.user2.capacity</name>
<value>70</value>
<description>Queue 'user2' will get 70% of the resources</description>
</property>
上述配置中，我们定义了两个队列user1和user2，并分别设置了它们的权重为30%和70%。这意味着在所有资源中，user1将获得30%的资源，而user2将获得70%的资源。
通过这种方式，当多个用户提交作业到Yarn时，系统会根据预先设定的权重比例来分配资源。如果某个用户的作业量增加，他们可以获取更多资源来加速处理；相反，如果某个用户不需要那么多资源，多余的部分可以被其他用户使用。
值得注意的是，基于权重的调度算法需要合理设置权重以避免资源浪费。例如，如果某个用户长时间占用大量资源而不执行作业，可能会导致其他用户等待资源的时间过长。因此，管理员需要监控集群的使用情况，并适时调整权重设置。
总结来说，Hadoop Yarn的基于权重的调度算法为多用户环境下的资源分配提供了灵活的解决方案。通过合理配置和监控，可以确保集群资源的高效利用，同时满足不同用户的需求。
