MapReduce调度器[编辑 | 编辑源代码]

概述[编辑 | 编辑源代码]

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[编辑 | 编辑源代码]

FIFO调度器[编辑 | 编辑源代码]

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[编辑 | 编辑源代码]

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：

<!-- 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>

Fair调度器[编辑 | 编辑源代码]

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：

调度过程详解[编辑 | 编辑源代码]

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： $\min \sum_{j \in J} w_{j} C_{j}$ 其中：

$J$ ：作业集合
$w_{j}$ ：作业权重
$C_{j}$ ：作业完成时间

实际案例[编辑 | 编辑源代码]

电商日志分析[编辑 | 编辑源代码]

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：

<property>
  <name>yarn.scheduler.capacity.root.orders.capacity</name>
  <value>70</value>
</property>

大学研究集群[编辑 | 编辑源代码]

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[编辑 | 编辑源代码]

对于需要精细控制的场景，可以调整以下参数：

关键调度参数
参数	描述	默认值
是否启用资源抢占 \| false
AM资源最大占比 \| 0.1
指定作业队列 \| default

常见问题[编辑 | 编辑源代码]

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[编辑 | 编辑源代码]

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。