本文基于Hadoop 3.0.0
Yarn容器分为2种：
Guaranteed Containers:
节点上存在未分配的资源时才将容器分配给节点
Opportunistic Containers:
在调度时没有可用的资源也可以将容器分派给NM。在这种情况下，Opportunistic容器将在NM处排队，等待资源可用。
如果有可用资源，则无论其执行类型如何，都会立即启动容器的执行。
如果没有可用资源：
Guaranteed Containers:根据要执行的Guaranteed容器的要求杀死Opportunistic容器，然后开始执行。
Opportunistic Containers:保留在队列中，直到资源可用。
当一个容器完成其执行并释放资源时，我们检查排队的容器，如果有可用的资源，就开始执行它们。默认以FIFO顺序从队列中选择容器。
默认不开启Opportunistic Container，如果需要使用该功能需要在yarn-site.xml文件中配置如下Property:
配置及测试见官网：http://hadoop.apache.org/docs/r3.0.0/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/OpportunisticContainers.html
测试用例为 pi
$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.0.3.jar pi -Dmapreduce.job.num-opportunistic-maps-percent="40" 10 100
参数含义：
每100个Container中Opportunistic Containers的数量为40
Number of Maps = 10
Samples per Map = 100
pi程序的程序入口：QuasiMonteCarlo.java
首先进行参数处理，将num-opportunistic-maps-percent值设为输入值(默认为0)
之后提交job，启动AM：MRAppMaster.java
AM生成相应的ContainerRequest，mapsMod100的意思是现在已经申请的map containers数量 mod 100，numOpportunisticMapsPercent就是我们之前输入的参数。
RM通过AMserver接受AM的Request，当开启Opportunistic选项时，RM开启oppContainerAllocatingAMService，否则开启正常的ApplicationMasterService。
oppContainerAllocatingAMService将opportunities request和guaranteed request分开处理
NM对于opportunities container和guaranteed container的调度
首先若请求是开启GuarnateedContainer时，入队，直接启动。(在资源足够时直接启动，否则杀死一些Opportunistic containers以获取足够的资源)
如果是Opportunistic containers，则先启动队列中的Guaranteed containers，之后再启动自身。
