MapReduce作业的调度

                                                                     MapReduce作业的调度
历史发展：
①按照作业的提交顺序执行，即先进先出（FIFO）调度算法来运行作业；
存在的问题，一些阻塞型任务会持续占有资源，使得任务无法进行。可以类似单线程相对于多线程存在的阻塞问题。
②作业优先级调度算法；
存在的问题：优先级不支持抢占，仍然存在上一个算法的阻塞问题；
③MapReduce的调度器；
当前的使用的默认作业调度算法，多用户的调度器，分别为公平调度器和容量调度器。
Ⅰ公平调度器（可以同时运行几个任务）：
目标就是让每个用户公平共享集群；
当只有一个任务时，这个任务就会占有集群全部的资源。新增加一个任务时，会分配时间片来执行此任务。每个任务占有一半的集群资源。每增加一个任务，就会重新分配集群资源。这个特性让小作业在合理的时间内完成的同时又不“饿”到消耗较长时间的大作业。
改进点1：可以用map和reduce的任务槽数来定制作业池的最小容量，也可以设置每个池的权重。
改进点2：支持抢占机制；如果一个池在特定的时间内未能完成公平资源的共享，就会终止占有大量的作业任务，把资源分配到占有资源较小的作业任务。
Ⅱ容量调度器
采用的机制：集群有多个队列组成，在每个队列内部，作业根据FIFO（依靠优先级决定）进行调度；
本质上：容量调度器允许用户或组织为每个用户或组织模拟出一个FIFO调度策略的独立MapReduce集群。
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作者：heishu007 （自己的CSDN）
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/heishu007/article/details/70272183