FairScheduler 是 Hadoop YARN 中的一种资源调度器，它的主要目的是在多个应用程序之间公平地分配集群资源，以下是 FairScheduler 的详细使用说明：
FairScheduler 的基本概念
1、公平共享：FairScheduler 旨在确保所有运行作业能够平均获得相等份额的资源，默认情况下，它基于内存进行调度公平性决策，但也可以根据需要配置为同时基于内存和 CPU。
2、队列和池：FairScheduler 允许将作业分成多个组并放入不同的池（或队列）中，每个池可以有不同的调度优先级和资源配置，可以为重要的作业分配一个高优先级的池，而为不重要的作业分配一个低优先级的池。
3、资源抢占：当某个队列没有达到其分配的最小资源时，它可以从其他队列抢占资源，这有助于确保关键任务始终有足够的资源可用。
4、动态调整：FairScheduler 支持在运行时动态修改配置，这意味着管理员可以在不中断集群的情况下调整资源分配策略。
FairScheduler 的配置
1. yarn-site.xml 配置
在yarn-site.xml 文件中，可以设置与 FairScheduler 相关的核心参数，如分配文件路径、是否启用资源抢占等。
<property> <name>yarn.scheduler.fair.allocation.file</name> <value>/path/to/fair-scheduler.xml</value> </property> <property> <name>yarn.scheduler.fair.preemption</name> <value>false</value> </property>
2. Allocation File 配置
Allocation File 是一个 XML 格式的文件，用于描述队列及其属性，以下是一个示例 allocation file：
<allocations>
<queue name="production">
<schedulingMode>FAIR</schedulingMode>
<weight>1</weight>
<minShare>2</minShare>
</queue>
<queue name="test">
<schedulingMode>FIFO</schedulingMode>
<weight>2</weight>
<minShare>3</minShare>
</queue>
</allocations>在这个例子中，我们定义了两个队列：production 和test。production 队列使用公平调度模式 (FAIR)，权重为 1，最小资源份额为 2；test 队列使用先到先得调度模式 (FIFO)，权重为 2，最小资源份额为 3。
FairScheduler 的管理
1、运行时修改配置：FairScheduler 允许在运行时通过 Web 界面修改配置，这使得管理员可以根据需要实时调整资源分配策略。
2、监控和日志：管理员可以通过 Web 界面监控集群状态，查看各个队列的资源使用情况和作业执行情况。
3、应用程序移动：FairScheduler 还支持在队列之间移动正在运行的应用程序，以便更好地管理资源。
常见问题解答（FAQs）
Q1: 如何更改 FairScheduler 的调度模式？
A1: FairScheduler 支持多种调度模式，包括 FAIR（公平调度）、FIFO（先到先得）和 DominantResourceFairnessPolicy（基于主导资源的公平性），要更改调度模式，可以在 allocation file 中相应队列的<schedulingMode> 标签下进行设置，将<schedulingMode>FAIR</schedulingMode> 改为<schedulingMode>FIFO</schedulingMode>。
Q2: FairScheduler 如何处理资源抢占？
A2: FairScheduler 的资源抢占功能允许队列在未达到其分配的最小资源时，从其他队列抢占资源，要启用资源抢占，需要在yarn-site.xml 文件中将yarn.scheduler.fair.preemption 设置为true，并设置yarn.scheduler.fair.preemption.cluster-utilization-threshold 来定义抢占的阈值。
小编有话说
FairScheduler 是 Hadoop YARN 中一个非常强大的资源调度器，它通过公平共享和动态调整机制，确保了多用户环境下的资源高效利用，无论是生产环境还是测试环境，都可以通过合理配置 FairScheduler 来优化作业执行效率和资源利用率，希望本文能够帮助大家更好地理解和使用 FairScheduler，如果在实际应用中遇到问题，欢迎随时交流讨论。