前几天身份证竟然过期了，为了“重新做人”晚上就得飞奔回大山东补办良民证，希望朝廷手下留情，不要把我抓起来，因为我要以黑户的身份爬火车了。。。

回归正题：话说hadoop是处理大数据的，一堆煤炭被分成N量车来拉，那这些车是怎么分配的呢？如果是两队煤炭同事需要拉又该怎么分配这些车呢？这就是作业调度的问题了，和linux一样，hadoop有自己的一套作业调度机制，下面一一道来。

Hadoop中默认的调度器FIFO，它先按照作业的优先级高低，再按照到达时间的先后选择被执行的作业。

FIFO比较简单，hadoop中只有一个作业队列，被提交的作业按照先后顺序在作业队列中排队，新来的作业插入到队尾。一个作业运行完后，总是从队首取下一个作业运行。

这种调度策略的优点是简单、易于实现，同时也减轻了jobtracker的负担。但是它的缺点也是显然的，它对所有的作业都一视同仁，没有考虑到作业的紧迫程度，另外对小作业的运行不利。

这种策略在系统中配置了任务槽，一个任务槽可以运行一个task任务，这些任务就是一个大的作业被切分后的小作业。当一个用户提交多个作业时，每个作业可以分配到一定的任务槽以执行task任务（这里的任务槽可以理解为可以运行一个map任务或reduce任务）。

如果把整个hadoop集群作业调度跟操作系统的作业调度相比，第一种FIFO就相当于操作系统中早期的单道批处理系统，系统中每个时刻只有一道作业在运行，而公平调度相当于多道批处理系统，它实现了同一个时刻多道作业同时运行。由于linux是多用户的，若有多个用户同时提交多个作业会怎样？在这种策略中给每个用户分配一个作业池，然后给每个作业池设置一个最小共享槽个数，什么是最小共享槽个数呢？先要理解一个最小什么意思，最小是指只要这个作业池需要，调度器应该确保能够满足这个作业池的最小任务槽数的需求，但是如何才能确保在它需要的时候就有空的任务槽，一种方法是固定分配一定数量的槽给作业池不动，这个数量至少是最小任务槽值，这样只要在作业池需要的时候就分配给它就行了，但是这样在这个作业池没有用到这么多任务槽的时候会造成浪费，这种策略实际上是这样做的，当作业池的需求没有达到最小任务槽数时，名义上是自己的剩余的任务槽会被分给其他有需要的作业池，当一个作业池需要申请任务槽的时候若系统中没有了，这时候不会去抢占别人的（也不知道抢谁的啊），只要当前一个空的任务槽释放会被立即分配给这个作业池。

在一个用户的作业池内，多个作业如何分配槽这个可以自行选择了如FIFO。所以这种调度策略分为两级：

第一级，在池间分配槽，在多用户的情况下，每个用户分配一个作业池。

第二级，在作业池内，每个用户可以使用不同的调度策略。

计算能力调度和公平调度有点类似，公平调度策略是以作业池为单位分配任务槽，而计算能力调度是以队列为单位分配tasktracker（集群中一个节点），这种调度策略配置了多个队列，每个队列配置了最小额度的tasktracker数量，同公平调度策略类似，当一个队列有空闲的tasktracker时，调度器会将空闲的分配给其他的队列，当有空闲的tasktracker时，由于这时候可能有多个队列没有得到最小额度的tasktracker而又在申请新的，空闲的tasktracker会被优先分配到最饥饿的队列中去，如何衡量饥饿程度呢？可以通过计算队列中正在运行的任务数与其分得的计算资源之间的比值是否最低来判断的，越低说明饥饿程度越高。

计算能力调度策略是以队列的方式组织作业的，所以一个用户的作业可能在多个队列中，如果不对用户做一定的限制，很可能出现在多个用户之间出现严重不公平的现象。所以在选中新作业运行时候，还需要考虑作业所属的用户是否超过了资源的限制，如果超过，作业不会被选中。

对于在同一个队列中，这种策略使用的是基于优先级的FIFO策略，但是不会抢占。

从以上的讨论中可以看出，这些调度算法各具针对性。如果正在运行一个大型 Hadoop 集群，它具有多个客户端和不同类型、不同优先级的作业，那么容量调度器是最好选择，它可以确保访问，并能重用未使用的容量并调整队列中作业的优先级。

尽管不太复杂，但无论是小型还是大型集群，如果由同一个组织使用，工作负载数量有限，那么公平调度器也能运转得很好。公平调度可以将容量不均匀地分配给池（作业的），但是它较为简单且可配置性较低。公平调度在存在多种作业的情况下非常有用，因为它能为小作业和大作业混合的情况提供更快的响应时间（支持更具交互性的使用模型）。