关注公众号:大数据技术派,领取资料,学习大数据技术。 理想情况下,我们应用对Yarn资源的请求应该立刻得到满足,但现实情况资源往往是有限的,特别是在一个很繁忙的集群,一个应用资源的请求经常需要等待一段时间才能的到相应的资源。在Yarn中,负责给应用分配资源的就是Scheduler。其实调度本身就是一个难题,很难找到一个完美的策略可以解决所有的应用场景。为此,Yarn提供了多种调度器和可配置的策略供我们选择。YARN架构如下: ResourceManager(RM):负责对各NM上的资源进行统一管理和调度,将AM分配…