我目前正在尝试了解cloudera集群中的资源分配。在我们的组织中，我们使用FairScheduler(https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/FairScheduler.html)我不确定我是否正确理解FAIR政策。
总结一下我到目前为止所理解的。
FIFO：每个作业都会获得所需的所有资源，因为所有资源都已分配。从这一点开始，应用程序必须等待可用资源，并将按到达时的相同顺序执行。
公平：每个工作都能得到公平的资源份额。如果只有一个作业到达，它将获得所有可用资源。如果到达2个作业，则每个作业将获得1/2的资源。
但是，如果工作1只需要25%，而工作2需要75%，会发生什么呢。这会是个问题吗(1得到25%，2得到50%(？还是用最大-最小公平来解决这个问题？
DRF：寻求最大化系统中最小的主导份额，然后是第二小的，依此类推。(我知道这更复杂，但我的问题更多地与FAIR政策有关(
您的示例并没有真正产生争用，因此也不会真正说明FIFO和FAIR之间的区别。只有当请求的资源超过现有容量(资源争用(时，调度程序策略才会真正发挥作用。(因此，您的示例%75和%25将按原样运行，不会出现问题。您不会看到FIFO和FAIR之间的处理差异(
当第三个作业提交到同一队列时，也就是当策略试图强制执行"作业"时；公平资源"；33%。纱线执行政策的力度以及它对工作的影响将取决于您的设置，但需要努力"公平"地重新分配资源。
这段视频有助于说明这个主题，值得一看。
这是另一个帖子(我没有创建(，它也很好地解释了不同的日程安排策略。