可以参考文档http://blog.csdn.net/suifeng3051/article/details/49508261，这篇文章基本是比较详细得翻译了hadoop权威指南第四版的调度部分，下面的文章我主要把注意点总结一下，写的比较精简

一. 调度器的选择

yarn有三种调度器：FIFO Scheduler、Capacity Scheduler、Fair Scheduler
下图演示了三种调度的不同

1.1 FIFO Scheduler

这种调度方式比较简单，不需要额外配置，单个job会占用掉所有资源，这样小任务可能被大任务阻塞一般不推荐使用，多用于其他调度的子队列中

1.2 Capacity Scheduler

针对不同的应用分配不同量的资源，可以保证小任务可以立即执行得到反馈，但和Fair Scheduler相比不能百分百发挥集群性能。在默认情况下使用Capacity Scheduler，但如果不给Capacity Scheduler配置对应的队列，其实和使用FIFO Scheduler是等价的。

1.3 Fair Scheduler

可以百分百发挥集群性能，并设置应用使用集群的比重，不过对于后面起来的任务有一定的滞后行，因为要等待之前的任务释放资源。

二. Capacity Scheduler

2.1 注意事项

1. 由多个队列组成，队列可以有自己的子队列
2. 队列中使用FIFO Scheduler方式调度
3. 当一个队列中有两个及以上job，就会占用别的队列的空闲资源。可以通过设置队列资源最大比重，防止该队列侵吞过多资源。
4. 当一个队列被别的队列占用资源后，开始执行一个任务，不会马上kill其他容器，而是等待资源释放。
5. 应用中需要指定队列名称，否则会全部被塞入default队列（单个队列），也就是相当于在使用FIFO Scheduler，使用mapreduce.job.queue.name参数设置。

2.2配置举例

下面是Capacity Scheduler比较基础的配置，配置文件名称为capacity-scheduler.xml

以上位置生成队列层次为

root
├── prod
└── dev
    ├── eng
    └── science

1. 所有的队列都是root队列的子队列。
2. 配置文件中可以看到，root队列设置了两个子队列，prod和dev，然后在dev队列下又设置了两个子队列eng和science。
3. prod队列占用了百分之40的资源，dev队列占用了百分之60的资源。
4. dev队列设置了最大资源占用量为百分之75，也就是说prod最少情况下也有百分之25的资源可以立即使用。
5. eng和science平分了dev的资源，也就是说在其中一个队列空闲并且prod队列也空闲的状态下，另一个可以占用集群最大为百分之75的资源。

2.3参数配置

这里写链接内容

三. Fair Scheduler

如图所示，Fair Scheduler也是有队列的概念的。队列A中的运行job1，一开始会占用所有集群资源，随后队列B中运行job2，随着计算job1的资源被释放，然后会分配给队列B计算job2，然后队列B中运行job3，队列A并不会释放资源，因为不是本队列中的任务，队列B会逐渐释放资源给job3。所以Fair Scheduler的计算有一定的迟滞行，但对整体效率来说是最优的。

3.1 注意点

1. Fair Scheduler不是默认调度模式，需要在yarn中配置参数。（设置yarn.resourcemanager.scheduler.class为org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler)
2. 和Capacity Scheduler一样，所有队列都是root队列的子队列。
3. 可以设置队列所占权重，默认权重是1。
4. 可以通过配置文件设置队列的调度方式，有两种可以设置，defauleQueueSchedulingPolicy和schedulingPolicy。defauleQueueSchedulingPolicy设置默认队列调度方式。schedulingPolicy则针对单个队列设置调度方式会覆盖默认属性。
5. 可以设置队列的最大最小资源，注意设置的最小资源并不是硬性指标，队列资源可以小于最小资源，这种情况下该队列获取资源的优先级就会比较高。一般设置最小资源是用来解决获取资源的优先级问题。
6. 队列有三种配对原则，后面详细说明

3.2 配置举例

根据上图配置可以发现
1. 队列层次和上面Capacity Scheduler的配置例子是一致的
2. defaultQueueSchedulingPolicy设置到了fair就是表示在没有额外配置的情况下，队列使用Fair Scheduler。
3. prod队列配置了schedulingPolicy为fifo表示，只有prod队列使用FIFO Scheduler，其他所有队列使用默认配置的Fair Scheduler。
4. 队列中配置的数字是权重，上面的配置改成prod设置2， dev设置3效果是一样的。默认情况下，权重是1

3.3队列配对策略（queuePalacementPolicy）

根据上图设置的queuePlacemenetPolicy，可以Fair Scheduler更具有灵活性，可以自己定制队列配对原则。
元素定义了一个规则列表，其中的每个规则会被逐个尝试直到匹配成功。

如上面的例子：

<queuePlacementPolicy>
<rule name="specified" create="false" />
<rule name="primaryGroup" create="false" />
<rule name="default" queue="dev.eng" />
queuePlacementPolicy>

1. 第一行表示使用specified策略，表示将应用放到名称匹配的队列中，如果这个应用没有指定队列名或队列名不存在，则说明不匹配这个规则，然后尝试下一个规则。
2. 第二行使用primaryGroup，表示尝试把应用放在以用户所在的Unix组名命名的队列中，如果没有这个队列，不创建队列转而尝试下一个规则。
3. 第三行使用default策略，表示把所有应用放到dev.eng队列中。

当然，我们可以不配置queuePlacementPolicy规则，调度器则默认采用如下规则：

<queuePlacementPolicy>
<rule name="specified" />
<rule name="user" />
queuePlacementPolicy>

1. 匹配队列名称
2. 使用user匹配队列，如果不成功以名称创建队列

还有一个简单的配置策略可以使得所有的应用放入同一个队列（default），这样就可以让所有应用之间平等共享集群而不是在用户之间。这个配置的定义如下：

<queuePlacementPolicy>
<rule name="default" />
queuePlacementPolicy>

3.4 抢占（preemption）

在Fair Scheduler中可以通过配置和参数设置抢占功能，就是杀掉别的应用的资源，来给自己使用，以提高应用的优先级。

1. 通过设置一个全局的参数yarn.scheduler.fair.preemption=true来启用抢占功能。
2. 有两种超时时间，一种是小于分配权重的超时抢占（fair share preemption timeout），一种是小于最小分配资源的超时抢占（minimum share preemption timeout）。
3. 为所有队列配置最小超时时间。.元素来为某个队列指定最小超时时间
4. 和则是分配权重超时。
5. 上面提到的比例可以通过(配置所有队列)和(配置某个队列)进行配置，默认是0.5。

3.5 参数配置

这里写链接内容

四. 延迟调度（Delay Scheduling）

yarn所有的调度方式都会优先使用与数据距离更近的机器进行计算，这样可以节省网络开销。延迟调度就是在本地资源被使用时，调度中心会等待一会，如果等待时间中本地资源得到释放，就会调用本地资源。反之则使用较远的资源。

什么是调度机会：
每个node manager都会周期性的向调度中心发送节点信息（默认一秒），这些信息中包含了那些容器和资源是可被获得的。调度中心收到一次心跳，如果节点有资源可以被调用，就是一次调度机会。

Capacity Scheduler：
通过参数yarn.scheduler.capacity.node-locality-delay配置。是一个正整数，调度器尝试调度一个同机架不同节点的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

Fair Scheduler：
通过配置yarn.scheduler.fair.locality.threshold.node和yarn.scheduler.fair.locality.threshold.rack。
当yarn.scheduler.fair.locality.threshold.node设置为0.5表示，必须要超过集群中一半的节点都提供过调度机会，才会尝试不同节点相同相同机架的其他节点。
yarn.scheduler.fair.locality.threshold.rack同理类推，是不同机架的节点。

五. 判定资源比例（Dominant Resource Fairness）

在以前的框架中，资源单单指的是内存，现在yarn框架可以判断的资源可能包含两种及以上，例如cpu等等，这种情况下要怎么判断应用占用资源的比重。

举个例子：
一个集群有100个cpu和10TB的内存。应用A需要资源（2CPU, 300GB）， 应用B需要资源（6CPU,100GB）。
那么A应用所占集群总资源（2%，3%）， B应用所占集群总资源（6%， 1%）。
按照现行策略是取应用中占比大的作为其资源占比，那么
A就是要占用资源的3%，而B占用资源6%

在默认情况下Dominant Resource Fairness策略是没有被使用的，只看了内存资源，如果启用需要修改配置
Capacity Scheduler：
yarn.scheduler.capacity.resource-calculator为org.apache.hadoop.yarn.util.resource.DominantResourceCalculator

Fair Scheduler：
设置为drf。