YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 生态系统中的资源调度器，主要用于资源管理和作业调度。YARN 自身具备队列管理功能，通过对 YARN 资源队列进行配置和管理，实现集群资源的分配，以满足不同应用和用户的需求。YARN 的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。

在大数据环境下，企业通常会有多个应用程序同时运行，这些应用程序可能具有不同的资源需求和优先级。为了合理分配和管理资源，避免资源争夺和冲突，需要对资源进行划分和调度。

本文将为大家介绍各类资源划分和队列管理方式，以及 EasyMR 新上线的 YARN 的队列管理功能，如何通过可视化界面管理，给广大用户带来更高效和便捷的队列管理体验。

资源划分方式

在大数据领域中，常见的资源划分方式通常有以下几种：

按照应用程序的类型或特性进行分类

例如，可以将 CPU 密集型的应用程序放置在一个队列中，将内存密集型的应用程序放置在另一个队列中。通过这种方式，可以确保不同类型的应用程序获得各自所需的资源，并避免资源浪费和不均衡的情况发生。

按照应用程序的优先级进行分类

对于一些重要的任务或紧急任务，可以为它们分配更高的资源配额和优先级，以保证它们能够得到及时响应和优先处理。而对于一些次要的任务或低优先级的任务，可以为它们分配较低的资源配额，以确保其他重要任务的执行效率和优先级。

按照部门或团队的需求进行分类

不同部门可能对资源有不同的需求，通过为不同部门分配独立的资源队列，可以确保每个部门能够独立管理和分配自己的资源，不会相互干扰或影响。

虽然 YARN 自身具备队列管理功能，但在实际使用中，YARN 只能通过配置文件进行资源队列的管理，这种方式相对繁琐且需要一定的技术知识。

CDH & HDP

业界首选的基础开源数据平台要数基于 Hadoop 分布式技术的 CDH 和 HDP。

CDH（Cloudear Manager）

● Fair Share 策略

CDH 的 Cloudear Manager 采用 Fair Share 策略，每个用户或组织的权重和优先级需要事先确定，需要管理者对系统的使用情况有较好的了解。如果这些设置不合理，可能会导致某些用户或组织长期不能获得足够的资源来执行任务。

● 调度效率影响

当有多个任务或作业同时提交时， Fair Share 的算法需要进行复杂的计算，导致调度效率下降。

HDP（Ambari）

● 管理复杂性

Ambari 采用可视化拖拽进行资源调整，操作简单。但是由于 Yarn 资源队列必须保证同一级队列资源之和等于100%，因此单一队列资源调整，必须调整其他队列资源保证队列资源之和等于100%，管理复杂度比较高。

● 资源配平

为保证同级队列资源之和等于100%，创建或者删除队列时，需要调整其他队列资源保证队列资源。

EasyMR 的 Yarn 资源队列管理功能

基于上述优缺点，为了改善队列管理体验，提供一个更直观、更详细的信息展示和简易明了的操作界面进行队列资源管理，EasyMR 上线了 Yarn 的队列管理功能进行可视化界面管理，提高其灵活性、可用性和可扩展性。

EasyMR 的 Yarn 资源队列管理特点

● 容量策略

基于最大、最小资源容量策略，限制队列的资源使用，用户或部门可以根据自己业务需求创建属于自己的专属资源队列。

● 队列独立

当调整队列资源大小或者创建删除队列时，无需调整其他队列资源大小，仅需保证同一父队列下所有子队列资源小于等于100%即可。

● 用户对接

支持对接 LDAP、OAuth 用户体系，通过对 Yarn 资源队列-叶子队列绑定用户、用户组，实现了基于用户和用户组的访问控制和资源分配，保障资源安全。

叶子队列：是指不能再分配子队列的队列，它可以直接用来分配资源给应用程序，在叶子队列中，可以直接运行应用程序或者将它们放置在默认分配队列中进行调度。

非叶子队列：可以再分配子队列，以进一步划分资源并进行资源管理，不支持应用程序和任务的提交。例如，可以将 CPU 密集型应用程序和内存密集型应用程序分别放置在不同的子队列中，并为它们分配不同的资源配额和优先级。

父队列：通常是一个非叶子队列，它包含多个子队列，并控制着这些子队列的资源分配和优先级等属性。例如，一个父队列可以包含多个子队列“memory”、“cpu”等，通过为不同的子队列设置不同的资源配额和优先级，可以更好地管理集群中的资源。

子队列：是父队列的一部分，它们继承了父队列的所有属性，并具有自己的资源配额和优先级等属性。在子队列中可以运行应用程序不支持再次划分子队列。

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