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                Capacity 調度器允許多個組織共享整個集群,每個組織可以獲得集群的一部分計算能力。通過為每個組織分配專門的隊列,然后再為每個隊列分配一定的集群資源,這樣整個集群就可以通過設置多個隊列的方式給多個組織提供服務了。除此之外,隊列內部又可以垂直劃分,這樣一個組織內部的多個成員就可以共享這個隊列資源了,在一個隊列內部,資源的調度是采用的是先進先出(FIFO)策略。<br/> <ins>支持多個隊列,每個隊列可配置一定的資源量,每個隊列都采用 FIFO 調度策略。</ins><br/> 為了防止同一個用戶的作業獨占隊列中的資源,該調度器會對同一用戶提交的作業所占資源量進行限定。<br/> 按照作業優先級和提交時間順序,同時考慮用戶資源量限制和內存限制對隊列內任務排序。多個隊列同時按照任務的先后順序依次執行,也就是排在隊列前面的最先執行,也是同時執行。 ![](https://img.kancloud.cn/29/bb/29bb5a24726bb0c8113be1823e930fc5_1081x392.png) 容量調度器配置方式如下 (1)將$HADOOP_HOME/etc/hadoop/中的對應 capacity-scheduler.xml 配置文件備份到其它目錄。 (2)在目錄$HADOOP_HOME/etc/hadoop/中建立一個新的capacity-scheduler.xml;內容如下: ```xml <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <configuration> <property> <name>yarn.scheduler.capacity.root.queues</name> <value>prod,dev</value> </property> <property> <name>yarn.scheduler.capacity.root.dev.queues</name> <value>hdp,spark</value> </property> <property> <name>yarn.scheduler.capacity.root.prod.capacity</name> <value>40</value> </property> <property> <name>yarn.scheduler.capacity.root.dev.capacity</name> <value>60</value> </property> <property> <name>yarn.scheduler.capacity.root.dev.maximum-capacity</name> <value>75</value> </property> <property> <name>yarn.scheduler.capacity.root.dev.hdp.capacity</name> <value>50</value> </property> <property> <name>yarn.scheduler.capacity.root.dev.spark.capacity</name> <value>50</value> </property> </configuration> ``` (3)將該文件分發到集群。 將應用放置在哪個隊列中,取決于應用本身。例如 MapReduce 程序,可以通過設置屬性 mapreduce.job.queuename 指定相應隊列。如果指定的隊列不存在,則發生錯誤。如果不指定,默認使用`default`隊列。
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