前言

在MapReduce的时候也许很多人会有这种疑问：写了MR后，map task和reduce task是如何在多节点上并行执行的，而且又是怎么决定哪个任务执行再哪个节点上的？其实这些问题都是和这个Yarn有关。因为Yarn这个框架其实不仅仅是支持MR，还可以运行各种各样的程序。

我们知道程序运行在集群中是要耗费资源的，比如cpu，内存，IO···等，在hadoop1.x的时候，其实这个分配资源的行为（上图的cluster resource management）也是MapReduce自行完成的。在集群规模大，应用多时，MapReduce较为容易成为系统瓶颈。所以在hadoop2.x的时候，就引入了Yarn，而负责存储的HDFS和负责计算的MapReduce则不变。

Apache Hadoop YARN 是 apache Software Foundation Hadoop的子项目，为分离Hadoop2.0资源管理和计算组件而引入。YARN的诞生缘于存储于HDFS的数据需要更多的交互模式，不单单是MapReduce模式。Hadoop2.0 的YARN 架构提供了更多的处理框架，不再强迫使用MapReduce框架。

当企业的数据在HDFS中是可用的，有多种数据处理方式是非常重要的。有了Hadoop2.0和YARN,机构可以采用流处理、互动数据处理方式以及其他的基于Hadoop的应用程序。

Yarn

一、Yarn架构

YARN还是经典的主从（master/slave）结构，如下图所示。大体上看，YARN服务由一个ResourceManager（RM）和多个NodeManager（NM）构成，ResourceManager为主节点（master），NodeManager为从节点（slave）。

可以通过jps命令打开我们的集群进程，看到一个ResourceManager进程的话就是主节点。看到是NodeManager，那就是从节点

1.1 核心组件

组件名	作用
ResourceManager	是Master上一个独立运行的进程，负责集群统一的资源管理、调度、分配等等；
ApplicationManager	相当于这个Application的监护人和管理者，负责监控、管理这个Application的所有Attempt在cluster中各个节点上的具体运行，同时负责向Yarn ResourceManager申请资源、返还资源等；
NodeManager	是Slave上一个独立运行的进程，负责上报节点的状态(磁盘，内存，cpu等使用信息)；
Container	是yarn中分配资源的一个单位，包涵内存、CPU等等资源，YARN以Container为单位分配资源；

ResourceManager 负责对各个 NadeManager 上资源进行统一管理和调度。当用户提交一个应用程序时，需要提供一个用以跟踪和管理这个程序的 ApplicationMaster，它负责向 ResourceManager 申请资源，并要求 NodeManger 启动可以占用一定资源的任务。由于不同的 ApplicationMaster 被分布到不同的节点上，因此它们之间不会相互影响。

Client 向 ResourceManager 提交的每一个应用程序都必须有一个 ApplicationMaster，它经过 ResourceManager 分配资源后，运行于某一个 Slave 节点的 Container 中，具体做事情的 Task，同样也运行与某一个 Slave 节点的 Container 中。

1.2 Yarn是如何进行工作的

YARN的基本理念是将JobTracker/TaskTracker 两大职能分割为以下几个实体：

1. 一个全局的资源管理ResourceManager
2. 每个应用程序一个ApplicationMaster
3. 每个从节点一个NodeManager
4. 每个应用程序一个运行在NodeManager上的Container

这个是Yarn官方关于各个应用运行在Yarn上的通用图，看这种图还是先看角色，分别是两个client，一主三从。客户端需要先和主的Resource Manager建立连接（你看你看，从HDFS的NameNode到Kafka的controller和leader partition我都是说这句话，先联系主的，再通过主的去操作从的。真的所有大数据框架都一个样🤣）,然后ResourceManager通过计算联系一个nodeManager，此时发送的消息中是会含有运行app Master的资源要求（比如多少cpu，内存···）的，在nodeManager收到消息之后，会在自己本地创建一个叫做container的容器，有了这个容器之后，在它里面运行着一个app master的进程。

而app master启动完成后，它会和ResourceManager进行通信，此时ResourceManager又会进行一次计算，然后返回一条消息给app master，通过app master联系其它的nodeManager，因为一个application的运行是通过多个container来共同完成的。创建container容器来执行application，这些container在执行任务的时候也会和app master保持通信，当所有任务都执行完成时，app master会将这些容器销毁。

二、核心组件说明

从现在开始会非常多非常官方的文字，说真的是比较没意思的搜索引擎结果堆积

2.1 ResourceManager

RM是一个全局的资源管理器，集群只有一个，负责整个系统的资源管理和分配，包括处理客户端请求、启动/监控 ApplicationMaster、监控 NodeManager、资源的分配与调度。它主要由两个组件构成：调度器（Scheduler）和应用程序管理器（Applications Manager，ASM）。

调度器

调度器根据容量、队列等限制条件（如每个队列分配一定的资源，最多执行一定数量的作业等），将系统中的资源分配给各个正在运行的应用程序。需要注意的是，该调度器是一个“纯调度器”，它从事任何与具体应用程序相关的工作，比如不负责监控或者跟踪应用的执行状态等，也不负责重新启动因应用执行失败或者硬件故障而产生的失败任务，这些均交由应用程序相关的ApplicationMaster完成。

调度器仅根据各个应用程序的资源需求进行资源分配，而资源分配单位用一个抽象概念“资源容器”（Resource Container，简称Container）表示，Container是一个动态资源分配单位，它将内存、CPU、磁盘、网络等资源封装在一起，从而限定每个任务使用的资源量。

应用程序管理器

应用程序管理器主要负责管理整个系统中所有应用程序，接收job的提交请求，为应用分配第一个 Container 来运行 ApplicationMaster，包括应用程序提交、与调度器协商资源以启动 ApplicationMaster、监控 ApplicationMaster 运行状态并在失败时重新启动它等。

2.2 ApplicationMaster

管理 YARN 内运行的一个应用程序的每个实例。关于 job 或应用的管理都是由 ApplicationMaster 进程负责的，Yarn 允许我们以为自己的应用开发 ApplicationMaster。

功能：

数据切分；
为应用程序申请资源并进一步分配给内部任务（TASK）；
任务监控与容错；
负责协调来自ResourceManager的资源，并通过NodeManager监视容易的执行和资源使用情况。

可以说，ApplicationMaster 与 ResourceManager 之间的通信是整个 Yarn 应用从提交到运行的最核心部分，是 Yarn 对整个集群进行动态资源管理的根本步骤，Yarn 的动态性，就是来源于多个Application 的 ApplicationMaster 动态地和 ResourceManager 进行沟通，不断地申请、释放、再申请、再释放资源的过程。

2.3 NodeManager

NodeManager 整个集群有多个，负责每个节点上的资源和使用。

NodeManager 是一个 slave 服务：它负责接收 ResourceManager 的资源分配请求，分配具体的 Container 给应用。同时，它还负责监控并报告 Container 使用信息给 ResourceManager。通过和ResourceManager 配合，NodeManager 负责整个 Hadoop 集群中的资源分配工作。

功能：NodeManager 本节点上的资源使用情况和各个 Container 的运行状态（cpu和内存等资源）

接收及处理来自 ResourceManager 的命令请求，分配 Container 给应用的某个任务；
定时地向RM汇报以确保整个集群平稳运行，RM 通过收集每个 NodeManager 的报告信息来追踪整个集群健康状态的，而 NodeManager 负责监控自身的健康状态；
处理来自 ApplicationMaster 的请求；
管理着所在节点每个 Container 的生命周期；
管理每个节点上的日志；
执行 Yarn 上面应用的一些额外的服务，比如 MapReduce 的 shuffle 过程；

当一个节点启动时，它会向 ResourceManager 进行注册并告知 ResourceManager 自己有多少资源可用。在运行期，通过 NodeManager 和 ResourceManager 协同工作，这些信息会不断被更新并保障整个集群发挥出最佳状态。

NodeManager 只负责管理自身的 Container，它并不知道运行在它上面应用的信息。负责管理应用信息的组件是 ApplicationMaster

2.4 Container

Container 是 YARN 中的资源抽象，它封装了某个节点上的多维度资源，如内存、CPU、磁盘、网络等，当 AM 向 RM 申请资源时，RM 为 AM 返回的资源便是用 Container 表示的。YARN 会为每个任务分配一个 Container，且该任务只能使用该 Container 中描述的资源。

Container 和集群节点的关系是：一个节点会运行多个 Container，但一个 Container 不会跨节点。任何一个 job 或 application 必须运行在一个或多个 Container 中，在 Yarn 框架中，ResourceManager 只负责告诉 ApplicationMaster 哪些 Containers 可以用，ApplicationMaster 还需要去找 NodeManager 请求分配具体的 Container。

需要注意的是，Container 是一个动态资源划分单位，是根据应用程序的需求动态生成的。目前为止，YARN 仅支持 CPU 和内存两种资源，且使用了轻量级资源隔离机制 Cgroups 进行资源隔离。

功能：

对task环境的抽象；
描述一系列信息；
任务运行资源的集合（cpu、内存、io等）；
任务运行环境

2.5 Resource Request 及 Container

引用连接

Yarn的设计目标就是允许我们的各种应用以共享、安全、多租户的形式使用整个集群。并且，为了保证集群资源调度和数据访问的高效性，Yarn还必须能够感知整个集群拓扑结构。

为了实现这些目标，ResourceManager的调度器Scheduler为应用程序的资源请求定义了一些灵活的协议，通过它就可以对运行在集群中的各个应用做更好的调度，因此，这就诞生了Resource Request和Container。

一个应用先向ApplicationMaster发送一个满足自己需求的资源请求，然后ApplicationMaster把这个资源请求以resource-request的形式发送给ResourceManager的Scheduler，Scheduler再在这个原始的resource-request中返回分配到的资源描述Container。

每个ResourceRequest可看做一个可序列化Java对象，包含的字段信息如下：

<!--
- resource-name：资源名称，现阶段指的是资源所在的host和rack，后期可能还会支持虚拟机或者更复杂的网络结构
- priority：资源的优先级
- resource-requirement：资源的具体需求，现阶段指内存和cpu需求的数量
- number-of-containers：满足需求的Container的集合
-->
<resource-name, priority, resource-requirement, number-of-containers>

2.6 JobHistoryServer

作业历史服务,记录在yarn中调度的作业历史运行情况情况 , 通过mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver命令在集群中的数据节点机器上不需要做任何配置,单独使用命令启动直接启动即可, 启动成功后会出现JobHistoryServer进程(使用jps命令查看，下面会有介绍) , 并且可以从19888端口进行查看日志详细信息

2.6.1 如果我们没有启动jobhistoryserver时我们运行一个mapreduce程序在yarn上看到什么呢？

打开如下图界面，在下图中点击History，页面会进行一次跳转

点击History之后跳转后的页面如下图,是空白的，这时因为我们没有启动jobhistoryserver所导致的。

2.6.2 在三台机器上执行mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver命令依次启动jobhistoryserver。

好，此时我们在三个节点把jobhistoryserver启动后，在此运行wordcount程序(记得启动前把输出目录删除掉)

点击History连接会跳转到一个页面，在页面下方会看到TaskType中列举的map和reduce，Total表示此次运行的mapreduce程序执行所需要的map和reduce的任务数据.

我们在TaskType列中点击Map连接，可以看到map任务的相关信息比如执行状态,启动时间，完成时间。

可以使用同样的方式我们查看reduce任务执行的详细信息，这里不再赘述.

从以上操作中我们可以看到jobhistoryserver就是进行作业运行过程中历史运行信息的记录，方便我们对作业进行分析.

2.7 Timeline Server

用来写日志服务数据 , 一般来写与第三方结合的日志服务数据(比如spark等),从官网的介绍看，它是对jobhistoryserver功能的有效补充，jobhistoryserver只能对mapreduce类型的作业信息进行记录，除了jobhistoryserver能够进行对作业运行过程中信息进行记录之外还有更细粒度的信息记录，比如任务在哪个队列中运行，运行任务时设置的用户是哪个用户。

根据官网的解释jobhistoryserver只能记录mapreduce应用程序的记录，timelineserver功能更强大,但不是替代jobhistory两者是功能间的互补关系.

官网教程

三、yarn应用运行原理

3.1 Yarn是如何工作的？

YARN的基本理念是将JobTracker/TaskTracker 两大职能分割为以下几个实体：

一个全局的资源管理ResourceManager
每个应用程序一个ApplicationMaster
每个从节点一个NodeManager
每个应用程序一个运行在NodeManager上的Container

3.2 yarn应用提交过程

Application在Yarn中的执行过程，整个执行过程可以总结为三步：

1. 应用程序提交
2. 启动应用的ApplicationMaster实例
3. ApplicationMaster 实例管理应用程序的执行

具体提交过程：

客户端程序向 ResourceManager 提交应用并请求一个 ApplicationMaster 实例
ResourceManager 找到一个可以运行一个 Container 的 NodeManager，并在这个 Container 中启动 ApplicationMaster 实例
ApplicationMaster 向 ResourceManager 进行注册，注册之后客户端就可以查询 ResourceManager 获得自己 ApplicationMaster 的详细信息，以后就可以和自己的 ApplicationMaster 直接交互了（这个时候，客户端主动和 ApplicationMaster 交流，应用先向 ApplicationMaster 发送一个满足自己需求的资源请求）
在平常的操作过程中，ApplicationMaster 根据 resource-request协议向 ResourceManager 发送 resource-request请求
当 Container 被成功分配后，ApplicationMaster 通过向 NodeManager 发送 container-launch-specification信息来启动Container，container-launch-specification信息包含了能够让Container 和 ApplicationMaster 交流所需要的资料
应用程序的代码以 task 形式在启动的 Container 中运行，并把运行的进度、状态等信息通过 application-specific协议发送给ApplicationMaster
在应用程序运行期间，提交应用的客户端主动和 ApplicationMaster 交流获得应用的运行状态、进度更新等信息，交流协议也是 application-specific协议
一旦应用程序执行完成并且所有相关工作也已经完成，ApplicationMaster 向 ResourceManager 取消注册然后关闭，用到所有的 Container 也归还给系统。

精简版的： 步骤1：用户将应用程序提交到 ResourceManager 上；步骤2：ResourceManager 为应用程序 ApplicationMaster 申请资源，并与某个 NodeManager 通信启动第一个 Container，以启动ApplicationMaster；步骤3：ApplicationMaster 与 ResourceManager 注册进行通信，为内部要执行的任务申请资源，一旦得到资源后，将于 NodeManager 通信，以启动对应的 Task；步骤4：所有任务运行完成后，ApplicationMaster 向 ResourceManager 注销，整个应用程序运行结束。

3.3 mapreduce on yarn

MapReduce基于yarn的工作原理：

我们通过提交jar包，进行MapReduce处理，那么整个运行过程分为五个环节：

1、向client端提交MapReduce job.
2、随后yarn的ResourceManager进行资源的分配.
3、由NodeManager进行加载与监控containers.
4、通过applicationMaster与ResourceManager进行资源的申请及状态的交互，由NodeManagers进行MapReduce运行时job的管理.
5、通过hdfs进行job配置文件、jar包的各节点分发。

① Job 初始化过程

1、当resourceManager收到了submitApplication()方法的调用通知后，scheduler开始分配container,随之ResouceManager发送applicationMaster进程，告知每个nodeManager管理器。

2、由applicationMaster决定如何运行tasks,如果job数据量比较小，applicationMaster便选择将tasks运行在一个JVM中。那么如何判别这个job是大是小呢？当一个job的mappers数量小于10个，只有一个reducer或者读取的文件大小要小于一个HDFS block时，（可通过修改配置项mapreduce.job.ubertask.maxmaps,mapreduce.job.ubertask.maxreduces以及mapreduce.job.ubertask.maxbytes 进行调整)

3、在运行tasks之前，applicationMaster将会调用setupJob()方法，随之创建output的输出路径(这就能够解释，不管你的mapreduce一开始是否报错，输出路径都会创建)

② Task 任务分配

1、接下来applicationMaster向ResourceManager请求containers用于执行map与reduce的tasks（step 8),这里map task的优先级要高于reduce task，当所有的map tasks结束后，随之进行sort(这里是shuffle过程后面再说）,最后进行reduce task的开始。(这里有一点，当map tasks执行了百分之5%的时候，将会请求reduce，具体下面再总结)

2、运行tasks的是需要消耗内存与CPU资源的，默认情况下，map和reduce的task资源分配为1024MB与一个核，（可修改运行的最小与最大参数配置,mapreduce.map.memory.mb,mapreduce.reduce.memory.mb,mapreduce.map.cpu.vcores,mapreduce.reduce.reduce.cpu.vcores.)

③ Task 任务执行

1、这时一个task已经被ResourceManager分配到一个container中，由applicationMaster告知nodemanager启动container，这个task将会被一个主函数为YarnChild的java application运行，但在运行task之前，首先定位task需要的jar包、配置文件以及加载在缓存中的文件。

2、YarnChild运行于一个专属的JVM中，所以任何一个map或reduce任务出现问题，都不会影响整个nodemanager的crash或者hang。

3、每个task都可以在相同的JVM task中完成，随之将完成的处理数据写入临时文件中。 Mapreduce数据流

④ 运行进度与状态更新

MapReduce是一个较长运行时间的批处理过程，可以是一小时、几小时甚至几天，那么Job的运行状态监控就非常重要。每个job以及每个task都有一个包含job（running,successfully completed,failed）的状态，以及value的计数器，状态信息及描述信息（描述信息一般都是在代码中加的打印信息）

那么，这些信息是如何与客户端进行通信的呢？

当一个task开始执行，它将会保持运行记录，记录task完成的比例，对于map的任务，将会记录其运行的百分比，对于reduce来说可能复杂点，但系统依旧会估计reduce的完成比例。当一个map或reduce任务执行时，子进程会持续每三秒钟与applicationMaster进行交互。直到 Job 完成

3.4 yarn应用生命周期

RM: Resource Manager
AM: Application Master
NM: Node Manager

Client向RM提交应用，包括AM程序及启动AM的命令。
RM为AM分配第一个容器，并与对应的NM通信，令其在容器上启动应用的AM。
AM启动时向RM注册，允许Client向RM获取AM信息然后直接和AM通信。
AM通过资源请求协议，为应用协商容器资源。
如容器分配成功，AM要求NM在容器中启动应用，应用启动后可以和AM独立通信。
应用程序在容器中执行，并向AM汇报。
在应用执行期间，Client和AM通信获取应用状态。
应用执行完成，AM向RM注销并关闭，释放资源。

申请资源->启动appMaster->申请运行任务的container->分发Task->运行Task->Task结束->回收container

四、如何使用yarn

4.1 配置文件

<!-- $HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml -->
<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
</configuration>

<!-- $HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml -->
<configuration>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
</configuration>

4.2 yarn启动停止

启动 ResourceManager 和 NodeManager （以下分别简称RM、NM）

#主节点运行命令
$HADOOP_HOME/sbin/start-yarn.sh

停止 RM 和 NM

#主节点运行命令
$HADOOP_HOME/sbin/stop-yarn.sh

若RM没有启动起来，可以单独启动

#若RM没有启动，在主节点运行命令
$HADOOP_HOME/sbin/yarn-daemon.sh start resouremanager
#相反，可单独关闭
$HADOOP_HOME/sbin/yarn-daemon.sh stop resouremanager

若NM没有启动起来，可以单独启动

#若NM没有启动，在相应节点运行命令
$HADOOP_HOME/sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager
#相反，可单独关闭
$HADOOP_HOME/sbin/yarn-daemon.sh stop nodemanager

五、yarn调度器

试想一下，你现在所在的公司有一个hadoop的集群。但是A项目组经常做一些定时的BI报表，B项目组则经常使用一些软件做一些临时需求。那么他们肯定会遇到同时提交任务的场景，这个时候到底如何分配资源满足这两个任务呢？是先执行A的任务，再执行B的任务，还是同时跑两个？

如果你存在上述的困惑，可以多了解一些yarn的资源调度器。

在Yarn框架中，调度器是一块很重要的内容。有了合适的调度规则，就可以保证多个应用可以在同一时间有条不紊的工作。最原始的调度规则就是FIFO，即按照用户提交任务的时间来决定哪个任务先执行，先提交的先执行。但是这样很可能一个大任务独占资源，其他的资源需要不断的等待。也可能一堆小任务占用资源，大任务一直无法得到适当的资源，造成饥饿。所以FIFO虽然很简单，但是并不能满足我们的需求。

理想情况下，yarn应用发出的资源请求应该立刻给予满足。然而现实中的资源有限，在一个繁忙的集群上，一个应用经常需要等待才能得到所需的资源。yarn调度器的工作就是根据既定的策略为应用分配资源。调度通常是一个难题，并且没有一个所谓的“最好”的策略，这也是为什么yarn提供了多重调度器和可配置策略供我们选择的原因。

yarn分为一级调度管理和二级调度管理 一级调度管理(更近底层,更接近于操作资源, 更偏向于应用层和底层结合) 计算资源管理(cpu,内存等,计算复杂消耗的cpu多) App生命周期管理二级调度管理(自己代码的算法等, 更偏向于应用层) App内部的计算模型管理多样化的计算模型

5.1 调度器

在Yarn中有三种调度器可以选择：FIFO Scheduler ，Capacity Scheduler，FairS cheduler

5.2 FIFO Scheduler

FIFO Scheduler把应用按提交的顺序排成一个队列，这是一个先进先出队列，在进行资源分配的时候，先给队列中最头上的应用进行分配资源，待最头上的应用需求满足后再给下一个分配，以此类推。

FIFO Scheduler是最简单也是最容易理解的调度器，也不需要任何配置，但它并不适用于共享集群。大的应用可能会占用所有集群资源，这就导致其它应用被阻塞。在共享集群中，更适合采用Capacity Scheduler或Fair Scheduler，这两个调度器都允许大任务和小任务在提交的同时获得一定的系统资源。

下面“Yarn调度器对比图”展示了这几个调度器的区别，从图中可以看出，在FIFO 调度器中，小任务会被大任务阻塞。

5.3 Capacity Scheduler

默认使用容量调度器

而对于Capacity调度器，有一个专门的队列用来运行小任务，但是为小任务专门设置一个队列会预先占用一定的集群资源，这就导致大任务的执行时间会落后于使用FIFO调度器时的时间。

如何配置容量调度器

队列层级结构如下：

root 
├── prod 
└── dev 
	├── spark 
	└── hdp

主节点上，将$HADOOP_HOME/etc/hadoop/中的对应capacity-scheduler.xml配置文件备份到其它目录

若hadoop集群启动，关闭hadoop集群

在目录$HADOOP_HOME/etc/hadoop/中建立一个新的capacity-scheduler.xml；内容如下。

将此xml文件，远程拷贝到相同目录下

重启hadoop集群

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>

<configuration> 
  <property> 
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.queues</name>  
    <value>prod,dev</value> 
  </property>  
  <property> 
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.dev.queues</name>  
    <value>hdp,spark</value> 
  </property>  
  <property> 
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.prod.capacity</name>  
    <value>40</value> 
  </property>  
  <property> 
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.dev.capacity</name>  
    <value>60</value> 
  </property>  
  <property> 
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.dev.maximum-capacity</name>  
    <value>75</value> 
  </property>  
  <property> 
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.dev.hdp.capacity</name>  
    <value>50</value> 
  </property>  
  <property> 
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.dev.spark.capacity</name>  
    <value>50</value> 
  </property> 
</configuration>

将应用放置在哪个队列中，取决于应用本身。

例如MR，可以通过设置属性mapreduce.job.queuename指定相应队列。以WordCount为例，如下

如果指定的队列不存在，则发生错误。如果不指定，默认使用"default"队列，如下图

程序打包，提交集群运行即可，这里就不演示了。

另外，修改队列属性、添加新队列是非常简单的。你需要编辑conf/capacity-scheduler.xml 并运行

    $ yarn rmadmin -refreshQueues

capacity scheduler参考资料

5.4 Fair Scheduler（公平调度器）

默认使用Capacity Scheduler

若要用Fair Scheduler的话，需要配置yarn-site.xml，将属性"yarn.resourcemanager.scheduler.class"的值修改成"org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler"，如下

<property>
	<name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>
	<value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler</value>
</property>

注意：同样，集群中所有yarn-site.xml文件要同步更新

在Fair调度器中，我们不需要预先占用一定的系统资源，Fair调度器会为所有运行的job动态的调整系统资源。如下图所示，当第一个大job提交时，只有这一个job在运行，此时它获得了所有集群资源；当第二个小任务提交后，Fair调度器会分配一半资源给这个小任务，让这两个任务公平的共享集群资源。

需要注意的是，在下图Fair调度器中，从第二个任务提交到获得资源会有一定的延迟，因为它需要等待第一个任务释放占用的Container。小任务执行完成之后也会释放自己占用的资源，大任务又获得了全部的系统资源。最终的效果就是Fair调度器即得到了高的资源利用率又能保证小任务及时完成.

ps：支持资源抢占：在yarn-site.xml中设置yarn.scheduler.fair.preemption为true

六、yarn应用状态

我们在yarn 的web ui上能够看到yarn 应用程序分为如下几个状态:

NEW -----新建状态
NEW_SAVING-----新建保存状态
SUBMITTED-----提交状态
ACCEPTED-----接受状态
RUNNING-----运行状态
FINISHED-----完成状态
FAILED-----失败状态
KILLED-----杀掉状态

finally

这一篇我们介绍的内容大致如下： yarn的应用场景、核心组件、应用调度过程、yarn的典型应用。它重要可总的来说基本都是些概念性的问题，所以写的时候我也有点无从下手，只能堆概念堆过来，中间有一些小操作也不难，如果有兴趣的话可以自己用虚拟机搭建个三节点的集群（每个2g内存即可）尝试一下。