YARN ResourceManager 调度器：Capacity Scheduler 与 Fair Scheduler 的一场“公平”较量 (ง •̀_•́)ง
各位观众老爷，大家好！我是你们的老朋友，江湖人称“代码界的段子手”的程序猿老张。今天，咱们不聊风花雪月，也不谈诗词歌赋，来聊聊大数据领域里一个非常重要的组件——YARN ResourceManager 的调度器。
大家都知道，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 生态系统中负责资源管理的“大管家”。而 ResourceManager 就像 YARN 的大脑，负责整个集群资源的分配和调度。大脑好不好用，直接决定了整个集群的效率高不高。
ResourceManager 的核心组件之一就是调度器（Scheduler）。调度器就像一个“交通警察”，负责协调各个应用程序对集群资源的请求，避免出现资源争抢和浪费，保证集群高效稳定运行。
目前，YARN 提供了多种调度器，其中最常用的就是 Capacity Scheduler 和 Fair Scheduler。今天，咱们就来一场“公平”较量，好好对比一下这两位“交通警察”的优缺点，看看它们各自擅长什么，适合什么样的场景。
一、开场白：两位“交通警察”的自我介绍
在正式开始之前，咱们先让这两位“交通警察”做个自我介绍，让大家对它们有个初步的了解。
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Capacity Scheduler： “大家好，我是 Capacity Scheduler，人称‘容量调度器’。我的特点是资源预留，保证每个队列都有一定的资源可用。我的目标是让每个队列都能按照预定的比例获得资源，避免出现‘饿死’的情况。” 就像一个提前规划好的高速公路，每个车道（队列）都有固定的宽度（资源），保证畅通。
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Fair Scheduler： “大家好，我是 Fair Scheduler，人称‘公平调度器’。我的特点是资源共享，动态调整。我的目标是让每个应用程序都能公平地分享集群资源，避免出现‘贫富差距’过大的情况。” 就像一个共享单车系统，大家都可以使用，谁需要就拿走，用完再还回来，保证资源利用率最大化。
二、赛前热身：基本概念回顾
在正式进入比赛之前，我们先来回顾一些基本概念，避免大家听得云里雾里。
- 队列（Queue）： 队列是 YARN 中资源分配的基本单位。每个队列可以配置一定的资源，应用程序可以提交到不同的队列中。可以把队列想象成一个个“车道”，每个车道都有一定的“宽度”（资源）。
- 资源（Resource）： 资源是指 CPU、内存等计算资源。YARN 使用资源的概念来抽象集群中的各种硬件资源。
- 应用程序（Application）： 应用程序是指需要在 YARN 集群上运行的任务，例如 MapReduce 作业、Spark 应用程序等。
- 资源请求（Resource Request）： 应用程序在运行过程中会向 ResourceManager 发送资源请求，申请所需的 CPU 和内存等资源。
三、第一回合：资源分配策略大PK
资源分配策略是 Capacity Scheduler 和 Fair Scheduler 最核心的区别。咱们先来看看它们各自的策略。
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Capacity Scheduler：
- 静态资源分配： Capacity Scheduler 采用静态资源分配策略。每个队列都会被分配一定的容量（Capacity），表示该队列可以使用的资源比例。例如，我们可以配置一个队列 A 的容量为 50%，表示该队列可以使用集群 50% 的资源。
- 保证容量： Capacity Scheduler 保证每个队列都有一定的资源可用，即使其他队列空闲，也不会将资源分配给其他队列。这就像高速公路上的车道，即使某个车道上没有车辆行驶，也不会让其他车道的车辆驶入。
- 超出容量： 如果某个队列的资源使用率低于其容量，则允许其他队列使用该队列的空闲资源。这就像高速公路上的应急车道，如果某个车道发生拥堵，允许其他车道的车辆暂时驶入应急车道。
- 层次队列： Capacity Scheduler 支持层次队列，可以创建多级队列，形成一个树状结构。这就像一个公司组织架构，分为部门、小组等多个层级。
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Fair Scheduler：
- 动态资源分配： Fair Scheduler 采用动态资源分配策略。它会根据当前集群中运行的应用程序数量和资源需求，动态地调整每个应用程序分配到的资源。这就像一个共享单车系统，会根据用户的需求动态地分配单车。
- 最小容量： Fair Scheduler 可以为每个队列配置最小容量（Min Capacity），保证每个队列至少可以获得这么多的资源。这就像共享单车系统会保证每个区域都有一定数量的单车。
- 公平共享： Fair Scheduler 的目标是让每个应用程序都能公平地分享集群资源。当多个应用程序同时请求资源时，Fair Scheduler 会尽量保证每个应用程序都能获得相同的资源份额。这就像大家一起分蛋糕，尽量保证每个人都能分到大小差不多的蛋糕。
- 抢占： Fair Scheduler 支持抢占（Preemption），当某个应用程序占用的资源超过其公平份额时，Fair Scheduler 可以强制释放一部分资源，分配给其他更需要资源的应用程序。这就像共享单车系统会回收长期未使用的单车，分配给更需要的用户。
小结：
| 特性 | Capacity Scheduler | Fair Scheduler |
|---|---|---|
| 资源分配策略 | 静态分配 | 动态分配 |
| 保证容量 | 保证每个队列都有一定的资源可用 | 可以配置最小容量，保证每个队列至少可以获得这么多的资源 |
| 公平性 | 相对较差，容易出现“饿死”的情况 | 较好，尽量保证每个应用程序都能公平地分享集群资源 |
| 抢占 | 不支持抢占 | 支持抢占 |
| 适用场景 | 适合需要保证各个队列资源使用的场景，例如在线业务 | 适合需要提高集群资源利用率的场景，例如离线分析 |
四、第二回合：资源利用率大比拼
资源利用率是衡量调度器性能的重要指标。咱们来看看 Capacity Scheduler 和 Fair Scheduler 在资源利用率方面的表现。
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Capacity Scheduler： 由于 Capacity Scheduler 采用静态资源分配策略，容易出现资源浪费的情况。例如，如果某个队列的资源使用率较低，而其他队列的资源需求较高，Capacity Scheduler 也不会将空闲资源分配给其他队列，导致资源浪费。就像高速公路上的某个车道空空荡荡，而其他车道却拥堵不堪。
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Fair Scheduler： 由于 Fair Scheduler 采用动态资源分配策略，可以根据当前集群中运行的应用程序数量和资源需求，动态地调整每个应用程序分配到的资源，从而提高资源利用率。就像共享单车系统会根据用户的需求动态地分配单车，避免出现单车闲置的情况。
结论： 在资源利用率方面，Fair Scheduler 优于 Capacity Scheduler。
五、第三回合：响应时间大较量
响应时间是指应用程序从提交到开始运行所需的时间。咱们来看看 Capacity Scheduler 和 Fair Scheduler 在响应时间方面的表现。
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Capacity Scheduler： 由于 Capacity Scheduler 保证每个队列都有一定的资源可用，因此应用程序可以更快地获得资源，响应时间较短。就像高速公路上的车道畅通无阻，车辆可以快速到达目的地。
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Fair Scheduler： 由于 Fair Scheduler 采用动态资源分配策略，当多个应用程序同时请求资源时，可能会出现资源竞争的情况，导致应用程序需要等待更长的时间才能获得资源，响应时间较长。就像共享单车系统在高峰期可能会出现单车供不应求的情况，导致用户需要等待更长的时间才能找到单车。
结论： 在响应时间方面，Capacity Scheduler 优于 Fair Scheduler。
六、第四回合：配置复杂度大PK
配置复杂度是指配置调度器所需的步骤和参数的数量。咱们来看看 Capacity Scheduler 和 Fair Scheduler 在配置复杂度方面的表现。
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Capacity Scheduler： Capacity Scheduler 的配置相对简单，只需要配置每个队列的容量即可。就像高速公路的管理比较简单，只需要设置每个车道的宽度即可。
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Fair Scheduler： Fair Scheduler 的配置相对复杂，需要配置每个队列的最小容量、最大容量、权重等多个参数。就像共享单车系统的管理比较复杂，需要设置每个区域的单车数量、单车的调度策略等多个参数。
结论： 在配置复杂度方面，Capacity Scheduler 优于 Fair Scheduler。
七、第五回合：适用场景大比拼
不同的调度器适用于不同的场景。咱们来看看 Capacity Scheduler 和 Fair Scheduler 各自适合什么样的场景。
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Capacity Scheduler：
- 在线业务： 适合需要保证各个队列资源使用的场景，例如在线业务。在线业务对响应时间要求较高，需要保证每个队列都有一定的资源可用，避免出现响应延迟。
- 资源隔离： 适合需要进行资源隔离的场景。Capacity Scheduler 可以将集群资源划分为多个队列，每个队列可以由不同的团队或部门使用，从而实现资源隔离。
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Fair Scheduler：
- 离线分析： 适合需要提高集群资源利用率的场景，例如离线分析。离线分析对响应时间要求不高，可以容忍一定的延迟，更注重资源利用率。
- 多租户环境： 适合多租户环境。Fair Scheduler 可以保证每个租户都能公平地分享集群资源，避免出现“贫富差距”过大的情况。
八、总结：两位“交通警察”的最终评价
经过一番激烈的较量，咱们对 Capacity Scheduler 和 Fair Scheduler 有了更深入的了解。现在，咱们来给这两位“交通警察”做一个最终评价。
- Capacity Scheduler： 优点是配置简单、响应时间短、适合在线业务和资源隔离。缺点是资源利用率较低、容易出现资源浪费。
- Fair Scheduler： 优点是资源利用率高、公平性好、适合离线分析和多租户环境。缺点是配置复杂、响应时间较长。
总的来说，Capacity Scheduler 和 Fair Scheduler 各有优缺点，适用于不同的场景。在选择调度器时，需要根据实际的需求和场景进行权衡。
九、额外福利：一些实用技巧
最后，老张再给大家分享一些实用技巧，帮助大家更好地使用 Capacity Scheduler 和 Fair Scheduler。
- 合理配置队列容量： 在配置 Capacity Scheduler 时，需要合理配置每个队列的容量，避免出现资源浪费或资源不足的情况。
- 设置最小容量： 在配置 Fair Scheduler 时，可以为每个队列设置最小容量，保证每个队列至少可以获得这么多的资源。
- 开启抢占： 在配置 Fair Scheduler 时，可以开启抢占功能，提高集群资源利用率。
- 监控资源使用情况： 无论是使用 Capacity Scheduler 还是 Fair Scheduler，都需要定期监控集群资源的