YARN 调度器框架

资源调度器执行由事件触发

• Yarn的调度器框架是个事件处理器，需要负责处理6种调度器相关的事件类型(Scheduler-EventType)
  • NODE_ADDED: 新增计算节点，集群资源总量增加
  • NODE_REMOVED: 节点故障或者加黑造成计算节点下线，集群资源总量下降
  • NODE_UPDATE: NM心跳汇报，计算节点的资源规格可能动态变化？资源释放由NM确认完成，集群资源总量增加。
  • APP_ADDED:
  • APP_REMOVED:
  • CONTAINER_EXPIRED:

资源模型

• 动态资源注册机制，集群的资源容量由NM汇报

资源调度流程

• 要解决2个问题
  1. 选择响应哪个租户的哪个资源请求？
  2. 分配哪个可用资源给这个资源请求？
• 单队列的调度策略
  • 根据Application的提交时间FIFO选择应用，然后选择请求
  • 本质上是串行的应用整个集群的资源，资源利用率低
  • 如果APP持续的资源申请会饿死其它APP，不公平
• 多队列的调度策略
  • 调度单位的抽象 队列(Queue)
    • 以队列(Queue)作为调度单位
    • 通过队列来规划整个集群的容量
    • 支持层级的方式组织队列；root队列， leaf队列。其中leaf队列中包含了当前active的Application
  • 相比单队列的FIFO调度策略，多队列的调度策略：公平 且保证 弹性
  • 流程
    1. 选择队列（直到leaf queue）
    2. 选择应用

    3. 选择请求

       
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  • TODO Capacity & Fair Scheduler的流程和实现

资源抢占模型

• 为了保障集群资源利用率，实现了队列间资源弹性，引入队列最小容量的概念是调度系统设计资源抢占模型的原因。
• 队列有的资源容量有soft、hard limit
  • 最小容量capacity 表示可以使用父队列的容量百分比。
    • 表示集群各个队列资源使用满载的情况下可以使用的资源容量。
    • 当队列资源容量需求低于 最小容量capacity 时，不会预留资源，而是把差值作为弹性资源，共享给需求大于自己最少容量的队列。（队列间资源弹性的能力）
    • 当队列有新的资源需求时，没有可用资源，但资源使用又低于 最小容量capacity 。 可能发生资源抢占把共享出去的资源要回来，也可能等待共享资源被主动规划。
  • 最大容量maximum 表示可以使用父队列的最大容量百分比。
    • 目的是，在具备队列间资源弹性能力的背景下，防止单个队列占用过多资源的情况。
• TODO 资源抢占的流程和实现