需求

Yarn默认的容量调度器是一条单队列的调度器，在实际使用中会出现单个任务阻塞整个队列的情况。同时，随着业务的增长，公司需要分业务限制集群使用率。这就需要我们按照业务种类配置多条任务队列。

配置多队列的容量调度器

默认Yarn的配置下，容量调度器只有一条Default队列。在capacity-scheduler.xml中可以配置多条队列，并降低default队列资源占比：


<!-- 指定多队列，增加hive队列 -->
<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.queues</name>
    <value>default,hive</value>
    <description>
      The queues at the this level (root is the root queue).
    </description>
</property>

<!-- 降低default队列资源额定容量为40%，默认100% -->
<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.default.capacity</name>
    <value>40</value>
</property>

<!-- 降低default队列资源最大容量为60%，默认100% -->
<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.default.maximum-capacity</name>
    <value>60</value>
</property>

同时为新加队列添加必要属性：


!-- 指定hive队列的资源额定容量 -->
<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.capacity</name>
    <value>60</value>
</property>

<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.user-limit-factor</name>
    <value>1</value>
</property>

<!-- 指定hive队列的资源最大容量 -->
<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.maximum-capacity</name>
    <value></value>
</property>

<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.state</name>
    <value>RUNNING</value>
</property>

<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.acl_submit_applications</name>
    <value>*</value>
</property>

<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.acl_administer_queue</name>
    <value>*</value>
</property>

<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.acl_application_max_priority</name>
    <value>*</value>
</property>

<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.maximum-application-lifetime</name>
    <value>-1</value>
</property>

<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.default-application-lifetime</name>
    <value>-1</value>
</property>

在配置完成后，重启Yarn或者执行yarn rmadmin -refreshQueues刷新队列，就可以看到两条队列：

Yarn 容量调度器多队列提交案例-最码农

向Hive队列提交任务


public class WcDrvier {
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
        Configuration configuration = new Configuration();
        configuration.set("mapreduce.job.queuename", "hive");
        // 1. 获取一个Job实例
        Job job = Job.getInstance(configuration);
        // 2. 设置类路径
        job.setJarByClass(WcDrvier.class);
        // 3. 设置Mapper和Reducer
        job.setMapperClass(WcMapper.class);
        job.setReducerClass(WcReducer.class);
        // 4. 设置Mapper和Reducer的输出类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        job.setCombinerClass(WcReducer.class);
        // 5. 设置输入输出文件
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        // 6. 提交Job
        boolean b = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(b ? 0 : 1);
    }
}

这样，这个任务在集群提交时，就会提交到hive队列：

Yarn 容量调度器多队列提交案例-最码农