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大数据 YARN 调度策略
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YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop生态系统的一个关键组件，用于集群资源管理和作业调度。YARN调度策略是指YARN如何有效地管理集群资源并调度作业以实现高效的资源利用和作业执行。 YARN调度策略主要涉及以下几个方面： 1、资源分配策略：YARN通过资源管理器（ResourceManager）对集群资源进行管理和分配。资源分配策略包括容器的资源配额分配和调度算法。其中，容器资源配额分配决定了每个应用程序或作业可以使用的资源量，可以基于队列、用户、应用程序等进行配置。调度算法决定了如何分配可用资源给等待中的应用程序或作业。 2、调度器选择：YARN提供了不同的调度器，如Capacity Scheduler、Fair Scheduler和Dominant Resource Fairness Scheduler等。不同的调度器使用不同的调度策略和算法，以满足不同的需求。例如，Capacity Scheduler支持队列的概念，可以为不同队列分配不同的资源配额，并使用先进先出（FIFO）或公平共享（Fair Share）等调度算法。 3、优先级调度：YARN支持设置作业或应用程序的优先级，以便根据其重要性或紧急程度进行调度。优先级调度策略允许高优先级的作业获得更多的资源，以保证其尽快完成。 4、预留资源：YARN还支持预留资源的概念，允许某些应用程序或作业在集群中保留一定比例的资源，以便在需要时立即使用。这有助于提高关键任务的执行效率。 5、队列管理：YARN的调度器通常支持队列的概念，可以根据不同的队列配置不同的资源配额和调度策略。队列管理策略可以帮助实现不同应用程序或用户之间的资源隔离和公平共享。 需要注意的是，YARN调度策略的配置和设置取决于具体的应用场景和需求。根据集群的规模、作业的特点以及对资源利用和作业性能的要求，可以选择适合的调度策略和调度器进行配置。
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