hadoop集群中有三種作業排程演算法，分別為fifo，公平排程演算法和計算能力排程演算法
先來先服務（fifo）
hadoop中預設的排程器fifo
，它先按照作業的優先順序高低，再按照到達時間的先後選擇被執行的作業。
fifo比較簡單，hadoop中只有乙個作業佇列，被提交的作業按照先後順序在作業佇列中排隊，新來的作業插入到隊尾。乙個作業執行完後，總是從隊首取 下乙個作業執行。這種排程策略的優點是簡單、易於實現，同時也減輕了jobtracker的負擔。但是它的缺點也是顯然的，它對所有的作業都一視同仁，沒 有考慮到作業的緊迫程度，另外對小作業的執行不利。
公平排程策略
這種策略在系統中配置了任務槽，乙個任務槽可以執行乙個task任務，這些任務就是乙個大的作業被切分後的小作業。當乙個使用者提交多個作業時，每個作業可 以分配到一定的任務槽以執行task任務（這裡的任務槽可以理解為可以執行乙個map任務或reduce任務）。如果把整個hadoop集群作業排程跟操 作系統的作業排程相比，第一種fifo就相當於作業系統中早期的單道批處理系統，系統中每個時刻只有一道作業在執行，而公平排程相當於多道批處理系統，它 實現了同乙個時刻多道作業同時執行。由於linux是多使用者的，若有多個使用者同時提交多個作業會怎樣？在這種策略中給每個使用者分配乙個作業池，然後給每個 作業池設定乙個最小共享槽個數，什麼是最小共享槽個數呢？先要理解乙個最小什麼意思，最小是指只要這個作業池需要，排程器應該確保能夠滿足這個作業池的最 小任務槽數的需求，但是如何才能確保在它需要的時候就有空的任務槽，一種方法是固定分配一定數量的槽給作業池不動，這個數量至少是最小任務槽值，這樣只要 在作業池需要的時候就分配給它就行了，但是這樣在這個作業池沒有用到這麼多工槽的時候會造成浪費，這種策略實際上是這樣做的，當作業池的需求沒有達到最 小任務槽數時，名義上是自己的剩餘的任務槽會被分給其他有需要的作業池，當乙個作業池需要申請任務槽的時候若系統中沒有了，這時候不會去搶占別人的（也不 知道搶誰的啊），只要當前乙個空的任務槽釋放會被立即分配給這個作業池。
在乙個使用者的作業池內，多個作業如何分配槽這個可以自行選擇了如fifo。所以這種排程策略分為兩級：
第一級，在池間分配槽，在多使用者的情況下，每個使用者分配乙個作業池。
第二級，在作業池內，每個使用者可以使用不同的排程策略。
計算能力排程
計算能力排程和公平排程有點類似，公平排程策略是以作業池為單位分配任務槽，而計算能力排程是以隊列為單位分配tasktracker（集群中乙個節 點），這種排程策略配置了多個佇列，每個佇列配置了最小額度的tasktracker數量，同公平排程策略類似，當乙個佇列有空閒的 tasktracker時，排程器會將空閒的分配給其他的佇列，當有空閒的tasktracker時，由於這時候可能有多個佇列沒有得到最小額度的 tasktracker而又在申請新的，空閒的tasktracker會被優先分配到最飢餓的佇列中去，如何衡量飢餓程度呢？可以通過計算佇列中正在執行 的任務數與其分得的計算資源之間的比值是否最低來判斷的，越低說明飢餓程度越高。
計算能力排程策略是以佇列的方式組織作業的，所以乙個使用者的作業可能在多個佇列中，如果不對使用者做一定的限制，很可能出現在多個使用者之間出現嚴重不公平的現象。所以在選中新作業執行時候，還需要考慮作業所屬的使用者是否超過了資源的限制，如果超過，作業不會被選中。
對於在同乙個佇列中，這種策略使用的是基於優先順序的fifo策略，但是不會搶占。
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hadoop三種排程型別
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Hadoop集群作業排程演算法
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Hadoop集群作業排程演算法
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