编辑“︁MapReduce调度器”︁

= MapReduce调度器 =

== 概述 ==
'''MapReduce调度器'''是Hadoop框架中的核心组件之一，负责管理和协调MapReduce作业中任务的执行顺序、资源分配以及任务调度策略。它的主要目标是在集群资源有限的情况下，高效地分配计算资源，确保作业能够以最优的方式完成。

在MapReduce模型中，作业（Job）被分解为多个'''Map任务'''和'''Reduce任务'''。调度器需要决定：
* 哪些任务优先执行
* 如何将任务分配给可用的计算节点（NodeManager）
* 如何处理任务失败或节点故障的情况

常见的调度器包括：
* FIFO调度器（先进先出）
* Capacity调度器（按队列分配资源）
* Fair调度器（公平共享资源）

== 调度器类型 ==

=== FIFO调度器 ===
最早的调度策略，按照作业提交的顺序依次执行。优点是实现简单，但缺点是无法满足多用户共享集群的需求，大作业可能长时间占用资源。

=== Capacity调度器 ===
将集群资源划分为多个'''逻辑队列'''，每个队列分配固定比例的资源。特点包括：
* 队列间资源隔离
* 队列内采用FIFO策略
* 适合多租户环境

示例配置：
<syntaxhighlight lang="xml">
<!-- capacity-scheduler.xml -->
<configuration>
  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.queues</name>
    <value>prod,dev</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.prod.capacity</name>
    <value>70</value>
  </property>
</configuration>
</syntaxhighlight>

=== Fair调度器 ===
动态平衡资源分配，使所有作业能公平地获得资源。特点：
* 新提交的作业也能快速获得资源
* 支持权重配置
* 适合交互式查询和小批量作业混合的场景

资源分配示例：
<mermaid>
pie
    title Fair调度器资源分配
    "Job A" : 45
    "Job B" : 30
    "Job C" : 25
</mermaid>

== 调度过程详解 ==

调度器的工作流程可以分为以下几个阶段：

1. '''资源请求'''：ApplicationMaster向ResourceManager请求容器（Container）
2. '''调度决策'''：根据策略选择最合适的节点
3. '''任务分配'''：将容器分配给特定NodeManager
4. '''任务执行'''：NodeManager启动任务进程

数学上，调度问题可以表述为：
<math>
\min \sum_{j \in J} w_j C_j
</math>
其中：
* <math>J</math>：作业集合
* <math>w_j</math>：作业权重
* <math>C_j</math>：作业完成时间

== 实际案例 ==

=== 电商日志分析 ===
某电商平台使用Capacity调度器处理：
* 实时订单处理队列（高优先级）
* 用户行为分析队列（中等优先级）
* 历史数据归档队列（低优先级）

配置示例保证关键业务始终有70%资源：
<syntaxhighlight lang="xml">
<property>
  <name>yarn.scheduler.capacity.root.orders.capacity</name>
  <value>70</value>
</property>
</syntaxhighlight>

=== 大学研究集群 ===
研究机构使用Fair调度器：
* 每个研究组获得平等的基础资源
* 重要项目可通过权重获得更多资源
* 博士生作业不会因教授的大作业而饥饿

== 高级配置 ==

对于需要精细控制的场景，可以调整以下参数：

{| class="wikitable"
|+ 关键调度参数
! 参数 !! 描述 !! 默认值
|-
| yarn.scheduler.fair.preemption | 是否启用资源抢占 | false
|-
| yarn.scheduler.capacity.maximum-am-resource-percent | AM资源最大占比 | 0.1
|-
| mapreduce.job.queuename | 指定作业队列 | default
|}

== 常见问题 ==

'''Q：如何选择合适的调度器？'''
* 选择FIFO如果集群只运行单一类型作业
* 选择Capacity如果需要严格的资源隔离
* 选择Fair如果希望最大化资源利用率

'''Q：调度延迟高的可能原因？'''
* 集群资源过载
* 调度器配置不合理
* 过多小文件导致任务启动开销大

== 总结 ==
MapReduce调度器是分布式计算效率的关键保障。理解不同调度器的特点和适用场景，能够帮助开发者根据实际需求优化作业性能。随着YARN的发展，现代调度器还支持更复杂的策略如'''Dominant Resource Fairness（DRF）'''，可以同时考虑CPU和内存等多维资源。

[[Category:大数据框架]]
[[Category:Apache Hadoop]]
[[Category:MapReduce 编程模型]]