什么是capacity调度器

Capacity调度器说的通俗点，可以理解成一个个的资源队列。这个资源队列是用户自己去分配的。比如我大体上把整个集群分成了AB两个队列，A队列给A项目组的人来使用。B队列给B项目组来使用。但是A项目组下面又有两个方向，那么还可以继续分，比如专门做BI的和做实时分析的。那么队列的分配就可以参考下面的树形结构

root
------a[60%]
      |---a.bi[40%]
      |---a.realtime[60%]
------b[40%]

a队列占用整个资源的60%，b队列占用整个资源的40%。a队列里面又分了两个子队列，一样也是2:3分配。

虽然有了这样的资源分配，但是并不是说a提交了任务，它就只能使用60%的资源，那40%就空闲着。只要资源实在空闲状态，那么a就可以使用100%的资源。但是一旦b提交了任务，a就需要在释放资源后，把资源还给b队列，直到ab平衡在3:2的比例。

粗粒度上资源是按照上面的方式进行，在每个队列的内部，还是按照FIFO的原则来分配资源的。

特性

capacity调度器具有以下的几个特性：

• 层次化的队列设计，这种层次化的队列设计保证了子队列可以使用父队列设置的全部资源。这样通过层次化的管理，更容易合理分配和限制资源的使用。
• 容量保证，队列上都会设置一个资源的占比，这样可以保证每个队列都不会占用整个集群的资源。
• 安全，每个队列又严格的访问控制。用户只能向自己的队列里面提交任务，而且不能修改或者访问其他队列的任务。
• 弹性分配，空闲的资源可以被分配给任何队列。当多个队列出现争用的时候，则会按照比例进行平衡。
• 多租户租用，通过队列的容量限制，多个用户就可以共享同一个集群，同事保证每个队列分配到自己的容量，提高利用率。
• 操作性，yarn支持动态修改调整容量、权限等的分配，可以在运行时直接修改。还提供给管理员界面，来显示当前的队列状况。管理员可以在运行时，添加一个队列；但是不能删除一个队列。管理员还可以在运行时暂停某个队列，这样可以保证当前的队列在执行过程中，集群不会接收其他的任务。如果一个队列被设置成了stopped，那么就不能向他或者子队列上提交任务了。
• 基于资源的调度，协调不同资源需求的应用程序，比如内存、CPU、磁盘等等。

资源分配相关参数

yarn.scheduler.capacity.<queue-path>.capacity

队列的资源容量（百分比），一个百分比的值，表示占用整个队列资源的百分之多少比例的资源，这个queue-path下所有的capacity之和是100

yarn.scheduler.capacity.<queue-path>.maximum-capacity

队列的资源使用上限（百分比）。由于存在资源共享，因此一个队列使用的资源量可能超过其容量，而最多使用资源量可通过该参数限制

yarn.scheduler.capacity.<queue-path>.minimum-user-limit-percent

默认是100，即不去做限制
每个用户最低资源保障（百分比）。任何时刻，一个队列中每个用户可使用的资源量均有一定的限制。当一个队列中同时运行多个用户的应用程序时中，每个用户的使用资源量在一个最小值和最大值之间浮动，其中，最小值取决于正在运行的应用程序数目，而最大值则由minimum-user-limit-percent决定。比如，假设minimum-user-limit-percent为25。当两个用户向该队列提交应用程序时，每个用户可使用资源量不能超过50%，如果三个用户提交应用程序，则每个用户可使用资源量不能超多33%，如果四个或者更多用户提交应用程序，则每个用户可用资源量不能超过25%。

yarn.scheduler.capacity.<queue-path>.user-limit-factor` 

每个用户最多可使用的资源量（百分比）。比如，假设该值为30，则任何时刻，每个用户使用的资源量不能超过该队列容量的30%

yarn.scheduler.capacity.maximum-applications / yarn.scheduler.capacity.<queue-path>.maximum-applications

限制应用程序数目相关参数

yarn.scheduler.capacity.maximum-applications / yarn.scheduler.capacity.<queue-path>.maximum-applications

集群或者队列中同时处于等待和运行状态的应用程序数目上限，这是一个强限制，一旦集群中应用程序数目超过该上限，后续提交的应用程序将被拒绝，默认值为10000。所有队列的数目上限可通过参数yarn.scheduler.capacity.maximum-applications设置（可看做默认值），而单个队列可通过参数yarn.scheduler.capacity.<queue-path>.maximum-applications设置适合自己的值。

yarn.scheduler.capacity.maximum-am-resource-percent / yarn.scheduler.capacity.<queue-path>.maximum-am-resource-percent

集群中用于运行应用程序ApplicationMaster的资源比例上限，该参数通常用于限制处于活动状态的应用程序数目。该参数类型为浮点型，默认是0.1，表示10%。所有队列的ApplicationMaster资源比例上限可通过参数yarn.scheduler.capacity. maximum-am-resource-percent设置（可看做默认值），而单个队列可通过参数yarn.scheduler.capacity.<queue-path>. maximum-am-resource-percent设置适合自己的值

队列访问和权限控制参数

yarn.scheduler.capacity.<queue-path>.state

队列状态可以为STOPPED或者RUNNING，如果一个队列处于STOPPED状态，用户不可以将应用程序提交到该队列或者它的子队列中，类似的，如果ROOT队列处于STOPPED状态，用户不可以向集群中提交应用程序，但正在运行的应用程序仍可以正常运行结束，以便队列可以优雅地退出

yarn.scheduler.capacity.root.<queue-path>.acl_submit_applications   

限定哪些用户/用户组可向给定队列中提交应用程序。需要注意的是，该属性具有继承性，即如果一个用户可以向某个队列中提交应用程序，则它可以向它的所有子队列中提交应用程序。

yarn.scheduler.capacity.root.<queue-path>.acl_administer_queue

为队列指定一个管理员，该管理员可控制该队列的所有应用程序，比如杀死任意一个应用程序等。同样，该属性具有继承性，如果一个用户可以向某个队列中提交应用程序，则它可以向它的所有子队列中提交应用程序。

Resource Calculator

yarn.scheduler.capacity.resource-calculator

资源计算方法，默认是org.apache.hadoop.yarn.util.resource.DefaultResourseCalculator,它只会计算内存。DominantResourceCalculator则会计算内存和CPU。

yarn.scheduler.capacity.node-locality-delay

调度器尝试调度一个rack-local container之前，最多跳过的调度机会，通常而言，该值被设置成集群中机架数目，默认情况下为-1，表示不启用该功能。

Changing Queue Configuration

$ vi $HADOOP_CONF_DIR/capacity-scheduler.xml
$ $HADOOP_YARN_HOME/bin/yarn rmadmin -refreshQueues

参考
http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/hadoop-yarn-configurations-capacity-scheduler/
http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/hadoop/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/CapacityScheduler.html