好的，各位观众老爷们，欢迎来到今天的“MapReduce 调度员那些事儿”脱口秀！我是你们的老朋友，江湖人称“代码诗人”的程序猿李白。今天咱们不吟诗作对，就来聊聊Hadoop MapReduce框架里那些默默耕耘的调度器，特别是Fair Scheduler（公平调度器）和 Capacity Scheduler（容量调度器）。
话说这MapReduce啊，就好比一个大型工厂，里面有无数的工人在辛勤劳作。而这些调度器，就像是工厂里的生产经理，负责分配任务，确保生产线高效运转，不让工人闲着，也不让资源浪费。
咱们今天就来扒一扒这两位“生产经理”的底裤，看看他们到底有什么能耐，又是如何各显神通的！
一、背景故事：为什么需要调度器？
在开始之前，咱们先得明白一个道理：为什么要有调度器？难道不能让工人（MapReduce任务）自己抢活干吗？
想象一下，如果真这样，那画面太美我不敢看！
- 资源抢夺战： 如果没有统一调度，任务们就会像一群饿狼一样争抢资源，CPU、内存、磁盘IO，通通都是抢夺的目标。最后的结果，要么是某些任务饿死，要么是整个集群因为资源过度竞争而崩溃。
- 效率低下： 没有规划的生产，效率肯定低下。就像盲头苍蝇一样乱撞，浪费时间，浪费精力。
- 公平性问题： 有些“心机”的任务可能会一直霸占资源，导致其他任务永远无法启动。这就像地主老财欺压贫农，社会不和谐啊！
所以，为了解决这些问题，我们需要一个“公平公正”的调度器，来协调资源分配，保证所有任务都能公平地获得资源，顺利完成工作。
二、Capacity Scheduler：资源分割大师
首先登场的是Capacity Scheduler，这位“生产经理”的特点是“分而治之”。它就像一个擅长分割蛋糕的师傅，把整个集群的资源分成多个“蛋糕块”，每个“蛋糕块”代表一个队列（Queue）。
- 队列： 每个队列都分配了一定的资源容量，就像每个部门都有自己的预算一样。
- 资源保障： 每个队列都有最小资源保障，即使集群负载很高，也能保证队列内的任务至少能获得一定的资源。
- 资源弹性： 如果某个队列的任务不多，它的资源可以被其他队列借用。这就像银行贷款一样，资源可以灵活调配。
Capacity Scheduler 的工作原理：
- 队列划分： 管理员根据业务需求，将集群资源划分为多个队列。例如，可以为重要的生产任务分配一个队列，为测试任务分配一个队列。
- 任务提交： 用户将任务提交到指定的队列。
- 资源分配： Capacity Scheduler 根据队列的容量和任务的优先级，分配资源给任务。
- 动态调整： 当集群负载变化时，Capacity Scheduler 会动态调整队列的资源分配，以保证集群的整体效率。
Capacity Scheduler 的优点：
- 易于管理： 资源划分清晰，易于管理和监控。
- 资源保障： 可以为重要任务提供资源保障，确保其顺利完成。
- 稳定性高： 资源分配相对固定，不容易出现资源抢夺的情况。
Capacity Scheduler 的缺点：
- 资源利用率可能不高： 如果某个队列的任务不多，其分配的资源可能无法充分利用。
- 不够灵活： 资源分配相对固定，难以适应突发性的任务需求。
表格总结：Capacity Scheduler
| 特性 | 描述 |
|---|---|
| 资源划分 | 将集群资源划分为多个队列，每个队列有固定的容量。 |
| 资源保障 | 每个队列都有最小资源保障，即使集群负载很高，也能保证队列内的任务至少能获得一定的资源。 |
| 资源弹性 | 如果某个队列的任务不多，它的资源可以被其他队列借用。 |
| 优点 | 易于管理、资源保障、稳定性高。 |
| 缺点 | 资源利用率可能不高、不够灵活。 |
举个栗子：
假设我们有一个Hadoop集群，有两个队列：production（生产队列）和 test（测试队列）。production 队列分配了 80% 的资源，test 队列分配了 20% 的资源。当 production 队列的任务很多时，它会占用 80% 的资源。而当 production 队列的任务很少时，test 队列可以借用 production 队列空闲的资源。
三、Fair Scheduler：公平正义的化身
接下来，闪亮登场的是Fair Scheduler！这位“生产经理”的特点是“公平”。它就像一个严格的老师，力求让每个学生（任务）都能获得公平的学习机会。
- 公平共享： Fair Scheduler 的目标是让所有任务都能获得大致相同的资源。
- 动态调整： Fair Scheduler 会根据任务的数量和资源需求，动态调整资源分配。
- 调度策略： Fair Scheduler 提供了多种调度策略，例如 FIFO（先进先出）、Fair（公平共享）等。
Fair Scheduler 的工作原理：
- 任务提交： 用户将任务提交到集群。
- 资源分配： Fair Scheduler 根据任务的数量和资源需求，动态分配资源给任务。
- 公平共享： Fair Scheduler 尽量保证所有任务都能获得大致相同的资源。
- 动态调整： 当有新任务加入或任务完成时，Fair Scheduler 会动态调整资源分配，以保证公平性。
Fair Scheduler 的优点：
- 资源利用率高： 资源动态分配，可以充分利用集群资源。
- 公平性好： 尽量保证所有任务都能获得大致相同的资源。
- 灵活性强： 可以根据任务的需求动态调整资源分配。
Fair Scheduler 的缺点：
- 管理复杂： 资源动态分配，管理起来相对复杂。
- 资源保障不足： 无法为重要任务提供稳定的资源保障。
- 容易出现资源抢夺： 当任务数量很多时，容易出现资源抢夺的情况。
表格总结：Fair Scheduler
| 特性 | 描述 |
|---|---|
| 资源分配 | 动态分配资源，尽量保证所有任务都能获得大致相同的资源。 |
| 公平共享 | 所有任务共享集群资源，没有固定的资源容量。 |
| 调度策略 | 提供了多种调度策略，例如 FIFO、Fair 等。 |
| 优点 | 资源利用率高、公平性好、灵活性强。 |
| 缺点 | 管理复杂、资源保障不足、容易出现资源抢夺。 |
举个栗子：
假设我们有一个Hadoop集群，有两个任务：A 和 B。任务 A 需要大量的 CPU 资源，任务 B 需要大量的内存资源。Fair Scheduler 会动态调整资源分配，尽量保证任务 A 和任务 B 都能获得满足其需求的资源。如果任务 A 完成了，Fair Scheduler 会将任务 A 释放的资源分配给任务 B。
四、Capacity Scheduler vs. Fair Scheduler：巅峰对决
现在，两位“生产经理”已经登场完毕，接下来就是激动人心的巅峰对决环节！🥊
适用场景：
- Capacity Scheduler： 适用于需要资源保障和易于管理的场景。例如，大型企业，需要为不同的部门分配固定的资源，并保证重要任务的顺利完成。
- Fair Scheduler： 适用于需要高资源利用率和公平性的场景。例如，科研机构，需要让所有研究人员都能公平地使用集群资源，并充分利用集群的计算能力。
对比总结：
| 特性 | Capacity Scheduler | Fair Scheduler |
|---|---|---|
| 资源分配 | 固定容量，资源划分清晰。 | 动态分配，资源共享。 |
| 资源保障 | 可以为队列提供最小资源保障。 | 无法提供稳定的资源保障。 |
| 资源利用率 | 可能不高，如果队列任务少，资源可能浪费。 | 较高，资源动态分配，充分利用集群资源。 |
| 公平性 | 队列之间的公平性，队列内部的任务可能存在不公平。 | 任务之间的公平性，尽量保证所有任务都能获得大致相同的资源。 |
| 管理复杂度 | 较低，易于管理和监控。 | 较高，资源动态分配，管理起来相对复杂。 |
| 适用场景 | 需要资源保障和易于管理的场景。 | 需要高资源利用率和公平性的场景。 |
用一句话总结：
- Capacity Scheduler： “我负责分蛋糕，保证你饿不死，但吃多吃少看你的本事！”
- Fair Scheduler： “我负责公平分配资源，大家都有份，能不能吃饱就看你的速度了！”
五、结语：选择适合你的“生产经理”
好了，各位观众老爷们，今天的“MapReduce 调度员那些事儿”脱口秀就到这里告一段落了。希望通过今天的讲解，大家对 Capacity Scheduler 和 Fair Scheduler 有了更深入的了解。
记住，没有最好的调度器，只有最适合你的调度器！在选择调度器时，一定要根据自己的业务需求和集群特点，选择最合适的“生产经理”，才能让你的 MapReduce 集群高效运转，创造更大的价值！
最后，祝大家代码无bug，工作顺利，生活愉快！咱们下期再见！👋