公司裏維護的hadoop是cdh版本，yarn資源調度器默認使用fair scheduler，最近在對接華爲fushioninsight平臺，該平臺中的yarn使用的capacity scheduler。好奇這兩種調度類型的區別，經過hadoop權威指南和網上現有的博客，做如下整理
Fair scheduler與capacity scheduler的區別
相同點
兩種調度器，層次化隊列的方式呈現，實現了資源的隔離。
不同點
1、 capacity通過百分比來劃分集羣的資源；fair scheduler通過設定具體使用資源值（CPU、memory）來限定。
2、 capacity scheduler隊列中的job，就是按照FIFO方式來運行；fair scheduler，可以通過fair-scheduler.xml中的defaultqueueschedulerpolicy標籤來指定每個隊列的調度策略（fair、fifo、drf）。
3、 當大job在執行時，又提交一個小job，fair scheduler會盡快騰出“空間”給小job運行。而capacity scheduler情況下，會等大job執行完畢，才執行小job。
4、 capacity scheduler的隊列是彈性隊列，可以設定彈性的最大百分比。
5、 fair scheduler支持搶佔機制，capacity scheduler不支持
附帶記錄一下yarn提交任務粗略的過程：
1、client將應用提交給resourcemanager，resourcemanager收到請求，返回applicationid
2、client向rm申請啓動applicationmaster
3、yarn選擇一個nodemanager啓動am
4、am啓動後，向rm申請具體任務資源（container）
5、根據yarn設定的調度策略，在nodemanager節點上啓動container
6、container啓動完畢，並向am彙報