一。YARN 的三种资源调度器概述
Hadoop 的 资源管理器 yarn 是支持可插拔的资源调度器的。目前内置支持的调度器有三个，即 fifo, capacity 和 fair 调度器三个，如下图所示：
yarn 内嵌支持的三种资源调度器
简单对比下三种调度器：
- FIFO - Allocates resources based on arrival time. 在当前强调多租户和资源利用率的大环境下，几乎已经没有集群采用 fifo调度器了；
- Fair - Allocates resources to weighted pools, with fair sharing within each pool. When configuring the scheduling policy of a pool, Domain Resource Fairness (DRF) is a type of fair scheduler；Cloudera 在 cdh 中推荐使用的即是该 Fair 调度器。（不过在 cloudera 的 cdp中，目前官方推荐且唯一支持的却是 capacity 调度器）
- Capacity - Allocates resources to pools, with FIFO scheduling within each pool. hadoop yarn 默认配置的调度器即是该 Capacity调度器 ；星环的 Tdh 中默认配置的也是该 capacity scheduler.
可以看到，Fair 和 Capacity 调度器的核心理念是类似的：
- 两个调度器都是把整个集群资源划分到若干个资源池 pool 中，而应用是提交到具体的资源池中并从中申请资源的，两个调取器都是基于这种机制，来做资源的隔离进而满足各种 sla 需求；
- 两个调度器的 pool 都是支持层次 即 Hierarchical 的；
- 两个调度器，都支持多租户；
- 两个调度器，都支持提交应用时指定具体的资源池；
- 当应用没有指定具体的资源池时，两个调度器都可以根据配置的规则，根据应用提交者的身份，决定实际使用的是哪个；
- 两个调度器，都支持根据应用提交者的身份，动态创建资源池；
两个调度器的对比如下：
- 两个调度器的核心区别，在于提交到一个具体的资源池中的所有任务，是采用 fair 公平调度还是 fifo 先进先出的调度；
- fair 公平调度器，综合考量了提交到 pool 中的各种大小任务的差异，能避免因长时间运行的大任务占用了大量集群资源，造成小任务长时间得不到资源无法执行，影响用户体验；
- Capacity 调度器，初看似乎没有像 fair 公平调取器那样，综合考量提交到 pool 中的任务大小的差异，但细想之下，管理员可以对大小任务/批流任务创建不同的 pool，由任务提交者根据任务的特点，提交到不同的 pool 中，一样能达到和 fair 调度器一样的效果和用户体验；
- Capacity 调度器，配置更为简单，可能是因为这种原因，cloudera 的 cdp 中目前推荐且唯一支持的是 Capacity 调度器；
由于当前大部分客户使用的都是 cloudera 的 cdh 集群推荐的 Fair 调度器，所以这里我们重点看下该公平调度器。
二。一次 yarn 队列问题概述
某客户反馈，他们的cdh集群中“提交任务无法进入指定的资源池队列执行”，如下图所示：
hadoop jar 作业没有进入指定队列
hive作业没有进入指定的资源队列
三。上述yarn 队列问题原因分析与解决
排查问题，首先查看用户配置使用的调度器是 fair scheduler:
三种调度器
然后查看资源池 resource pools，和具体的放置规则 placement rules 和 user limits 用户限制：
resource pools
placement rules
user limits
熟悉 yarn 调度器的细心读者，看到这里有的已经发现问题所在了：在placement rules 放置规则中，管理员没有配置“specified at runtime”即“运行时指定资源池”！
在修改 palcement rules，添加了“specified at runtime”后，作业可以提交到指定的队列，截图如下：
placement rules配置
hive作业运行在指定的资源队列root.limingg2中
四。背景知识：Fair 调度器支持的多种 placement rules
事实上，公平调度器支持了丰富的 placement rules:
公平调度器支持的 placemnt rules列表
specified at run time placement rules 配置细节截图
某个placement rules配置细节截图
某个placement rules配置细节截图
某个placement rules配置细节截图
某个placement rules配置细节截图
fair 公平调度器支持多种放置策略，大体可以分为以下几大类：
- 用户提交作业时指定pool；
- 使用集群管理员配置的指定pool；
- 根据用户名动态判断 pool；
- 根据用户 primary group 动态判断 pool；
- 根据用户 secondary group 动态判断 pool；
其中大多数都支持选项 “Create the pool if it does not exis”，即对应的 pool 不存在时动态创建。
五。笔者推荐的Fair 调度器的最佳配置实践
笔者建议，Fair 调度器配置以下resource pools （注意：root.dev, root.prod 等资源队列可以根据实际情况配置多个； weight, min 和 max resources, max running apps等，都可以根据实际情况调整）:
reouce pools
配合以下placement rules: （注意：规则生效的优先级跟以下配置项的顺序有关，我们这里故意配置优先使用用户指定的队列。）
placement rules
每个资源池，再根据情况，配置 resouce limits, scheduling policy, preemption, submission accss control, administration access control（注意：这里的提交访问控制submission accss control需要根据实际情况配置，很重要！）
某个资源池的具体配置
以上资源池 resouce pools，放置规则 placemnt rules， 和每个资源池具体的配置尤其是提交访问控制submission accss control的配置，兼顾了配置的灵活性和易用性，也兼顾了集群资源管控的严谨性：
- 第一条 placement rules 确保了，如果用户提交作业时指定了队列，则优先使用该队列，且如果该队列不存在，不会动态创建，集群管理员需要事先规划，创建好各个应用系统需要的队列；
- 第二条和第三条 placement rules 确保了，如果用户没有指定作业使用的队列，yarn 会根据每个池子的 acl 和提交作用的用户名，决定对应的最终队列名，如 root.prod.username 或 root.dev.username 或 root.users.username 等 （事实上，多租户多系统的平台，可能会根据租户和具体的 sla，建多个父池：root.promtion, root.dev, root.prd 等等）。此时即限制了作业资源上限（是父池的子池），也能通过资源池子池的名字看出来是哪个用户的作业；
- 以上第二条和第三条 placement rules，我们指定了不能自动动态创建父池，只能根据用户名自动创建指定的父池下的子池，这点是出于严谨的考量，集群管理员需要事先规划，创建好各个应用系统需要的队列；
- 以上第四条 placement rules 是拖底方案，确保以上条件都不满足时, 作业也有对应的资源队列去申请资源。
需要说明的是，以上是以 cloudera cdh 为例，演示了如何通过界面化方式进行具体配置，在其他大数据平台如 星环的 tdh中，界面化配置方式入口略有不同，大家也可以直接编辑底层的配置文件fair-scheduler.xml .
使用以上笔者推荐的公平调度器的最佳配置实践，配合上应用上线前代码的 review (重点关注提交作业用户的身份，和代码中是否指定了具体的资源队列)，和集群定期的 audit (重点关注都运行了哪些类型的作业，是什么用户提交的，运行在哪些资源池中)，整个集群就会处于一种可控且灵活的资源管控下，很好地满足 sla, 服务于各个业务部门啦！
参考资料：
