YARN中的资源调度
YARN 通过资源调度器、资源表示模型、增量资源分配机制、层级队列管理和多种调度策略等实现资源调度。在 YARN（Yet Another Resource Negotiator）中，有效的资源调度是确保 Hadoop 集群高效运行的关键。下面将详细探讨 YARN 中的资源调度机制：
- 资源调度器
- 基本架构：YARN 的资源调度器是 ResourceManager 的一个可插拔组件[^3^]。它负责整个集群资源的管理和分配，采用双层资源调度模型：第一层由 RM 将资源分配给 AM（应用程序管理器），第二层由 AM 进一步将资源分配给内部任务[^2^][^3^]。
- 调度策略：YARN 提供了三种常用的调度器：FIFO (先进先出)、Capacity Scheduler (容量调度器) 和 Fair Scheduler (公平调度器)[^1^][^3^]。每种调度器适用于不同的场景，如 FIFO 适用于简单场景，容量调度器适用于多租户环境，公平调度器强调资源分配的公平性[^1^][^3^]。
- 资源表示模型
- 节点注册：NodeManager (NM) 向 ResourceManager (RM) 注册时，会报告该节点可分配的 CPU 和内存总量[^4^]。这些值可通过配置选项设置，例如 yarn.nodemanager.resource.memory-mb 和 yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores[^4^]。
- 资源请求：YARN 支持丰富的资源请求语义，包括特定节点或机架上的资源请求、黑名单机制以及资源归还请求。不支持任意节点或机架上的特定资源量请求及超细粒度资源要求[^4^]。
- 增量资源分配机制
- 资源保证：当单个节点的闲置资源无法满足应用需求时，YARN 采用增量资源分配机制，预留部分资源直到累计释放的空闲资源满足应用程序需求。这种机制虽然可能造成一定资源浪费，但避免了应用程序“饿死”现象[^4^]。
- 层级队列管理
- 队列结构：YARN 的队列是层级关系，每个队列可以包含子队列，用户只能将任务提交到叶子队列。管理员可以配置每个队列的资源保证和使用上限，并设置严格的 ACL 列表限制提交应用程序的权限[^4^]。
- 调度器详解
- FIFO：按提交顺序将应用排成一个队列，简单但不适合共享集群[^1^][^3^]。
- Capacity Scheduler：为每个队列设定资源保证和使用上限，支持资源共享和多租户管理，适合大规模集群[^1^][^3^]。
- Fair Scheduler：旨在为所有应用分配公平的资源，不需要预先占用资源，为所有运行的作业动态调整系统资源[^1^][^3^]。
综上所述，YARN 通过灵活的资源调度器、详细的资源表示模型和有效的增量资源分配机制，实现了强大而灵活的资源调度能力。选择适合自己需求的任务调度器并优化资源配置是提高计算效率的关键。
