如何进行FairScheduler和CapacityScheduler比较
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下面提供有关选择Capacity Scheduler的好处和性能改进的信息，以及Fair Scheduler和Capacity Scheduler之间的功能比较。
为什么需要Scheduler？
Cloudera Data Platform（CDP）在YARN群集中仅支持Capacity Scheduler。
在发布CDP之前，Cloudera客户根据所使用的产品（分别是CDH或HDP）使用了两个调度程序（Fair Scheduler和Capacity Scheduler）之一。
CDP中收敛到一个调度程序是一个艰难的选择，但最终植根于我们为客户降低复杂性的意图，同时帮助我们集中精力进行未来的投资。多年来，这两个调度程序都有很大的发展，以至于Fair Scheduler从Capacity Scheduler借用了几乎所有功能，反之亦然。鉴于此，我们最终决定将您的所有YARN群集的工作负载都放在Capacity Scheduler的上面。
当前使用Fair Scheduler的群集在迁移到CDP时必须迁移到Capacity Scheduler。Cloudera提供了有关此类迁移的工具，文档和相关帮助。
使用容量计划程序的好处
以下是使用Capacity Scheduler时的一些好处：
与Ranger集成
节点分区/标签
改进了在云原生环境中的Scheduler，例如更好的垃圾箱打包，自动扩展支持等。
计划吞吐量的提高
全局调度框架
一次查找多个节点
相似性/反相似性：仅在运行应用程序Y的那些节点上运行应用程序X，反之亦然。不要在同一节点上运行应用程序X和应用程序Y。
调度程序性能改进
提供有关全局调度功能及其测试结果的信息。
全局计划改进带来的改进（YARN-5139）
在更改全局调度之前，YARN调度程序处于整体锁定状态，表现不佳。全局调度在很大程度上改进了YARN调度程序的内部锁定结构和线程模型。调度程序现在可以解耦放置决策并更改内部数据结构。这还可以使您一次查找多个节点，云上的自动缩放和bin-packing策略会使用这些节点。有关更多信息，请参见 设计和实现说明。
在模拟的基础上，使用全局调度功能的测试结果显示：
这是一个具有20000个节点和47000个正在运行的应用程序的模拟环境。有关这些测试的更多信息，请参见性能报告。
YARN社区的性能测试
微软发布了Hydra：用于数据中心规模分析的联合资源管理器（Carlo等）报告，重点介绍了可伸缩性（将YARN部署到超过25万个节点，其中包括五个大型联合集群，每个集群有5万个节点）和通过使用Capacity Scheduler调度获得更高的性能（每个群集的调度程序每秒可以分配超过40k的容器）。这是世界上最大的YARN部署。
我们还看到了社区中其他公司的性能数据，这些数据与我们使用模拟器测试的结果一致（对于具有数千个节点的集群，每秒数千个容器分配）。
免责声明：上面讨论的性能数字与群集的大小，群集上运行的工作负载，队列结构，运行状况（例如节点管理器，磁盘和网络），容器搅动等有关。这通常需要对调度程序和其他群集参数进行微调，以达到理想的性能。这不是仅通过使用CDP就可以实现的保证数量。
功能比较
随着时间的推移，两个调度程序的功能都变得相似。表中列出了当前功能列表以及两个调度程序之间的差异。
支持的功能
功能列表 | Capacity Scheduler | Fair Scheduler | 评论 | |
队列 | 分层队列 | 是 | 是 | |
弹性队列容量来实现更好的资源共享 | 是 | 是 | ||
队列中基于百分比的资源配置 | 是 | 是 | 百分比和绝对资源设置不能同时使用。 | |
自动队列创建 | 是 | 是 | ||
用户映射（用户/组到队列的映射） | 是 | 是 | ||
CLI / REST API支持来管理队列 | 是 | 是 | ||
在队列之间移动应用程序 | 是 | 是 | ||
创建/删除/修改动态队列 | 是 | 是 | ||
队列中的预订支持 | 是 | 是 | ||
授权 | 授权控制（队列中用于提交/管理/管理的ACL） | 是 | 是 | |
第三方ACL控制（Ranger） | 是 | 是 | ||
应用位置 | 节点标签支持 | 是 | 否 | |
Hive放置集成 | 是 | 是 | ||
节点属性支持 | 是 | 否 | ||
放置约束支持 | 是 | 否 | 受支持的约束在当前实施中受到限制。 | |
节点位置 | 是 | 是 | ||
位置延迟控制 | 是 | 是 | ||
用户限制配额管理 | 是 | 是 | ||
AM资源配额管理 | 是 | 是 | ||
队列优先级 | 是 | 否 | 通过队列权重间接管理。 | |
每个容器单位的最大和最小分配限制 | 是 | 是 | ||
调度 | 异步调度支持 | 是 | 是 | 调度程序之间的实现有所不同，因此不应视为等效。 |
多种资源类型支持（CPU，内存，GPU等） | 是 | 是 | ||
队列排序策略（公平，FIFO等） | 是 | 是 | ||
每个心跳有多个容器分配 | 是 | 是 | ||
抢占 | 队列间抢占支持 | 是 | 是 | |
队列内抢占支持 | 是 | 是 | ||
基于预留的抢占 | 是 | 是 | ||
基于队列优先级的抢占 | 是 | 否 | 在做出抢占式决策时，将考虑队列权重。 | |
应用 支持 | 一流的应用概念 | 是 | 是 | |
应用优先级 | 是 | 是 | ||
应用程序超时 | 是 | 是 | ||
跨队列移动应用程序 | 是 | 是 | ||
高可用性有状态应用程序恢复 | 是 | 是 |
路线图中的功能
功能列表 | Capacity Scheduler | Fair Scheduler | 评论 | |
队列 | 队列中的绝对资源配置 | 是 | 是 | 百分比和绝对资源设置不能同时使用。 |
应用位置 | 最大应用数量 | 否 | 是 | 通过AM资源配额间接管理。 |
调度 | 基于应用程序大小的公平性 | 否 | 是 |
从Fair Scheduler迁移到Capacity Scheduler
从CDP私有云Base 7.1版本开始，Cloudera提供fs2cs转换实用程序，它是一个CLI应用程序，并且是YARN CLI命令的一部分。该实用程序有助于从Fair Scheduler迁移到Capacity Scheduler。
感谢你的阅读，相信你对“如何进行Fair Scheduler和Capacity Scheduler比较”这一问题有一定的了解，快去动手实践吧，如果想了解更多相关知识点，可以关注创新互联网站！小编会继续为大家带来更好的文章！
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