Fair Scheduler称为公平调度器，是Apache YARN内置的调度器。公平调度器主要目标是实现YARN上运行的应用能公平的分配到资源，其中各个队列使用的资源根据设置的权重（weight）来实现资源的公平分配。

开启Fair Scheduler

注意 开启集群资源队列后，YARN组件配置中的fair-scheduler配置区域将处于冻结状态，相关已有配置将会同步到集群资源管理页面中。如果需要继续在YARN服务的配置页面通过XML的方式设置集群资源，则需先在集群资源管理中关闭YARN资源队列。
  1. 登录阿里云E-MapReduce控制台。
  2. 在顶部菜单栏处，选择地域（Region）。根据实际情况选择资源组，默认显示账号全部资源。
  3. 单击上方的集群管理页签。
  4. 在集群管理页面，单击相应集群所在行的详情。
  5. 在左侧导航栏中，单击集群资源管理。
  6. 在集群资源管理页面，单击开启YARN资源队列。
  7. 单击Fair Scheduler。
  8. 单击保存。

配置Fair Scheduler

开启YARN资源队列后，可以执行以下步骤配置Fair Scheduler。

  1. 在集群资源管理页面，单击上方的资源队列配置。
  2. 在队列配置区域，可单击编辑更改资源队列。

    单击更多 > 创建子队列，可创建子队列。

    root为一级队列，是所有队列的父队列，管理YARN的所有资源，默认root下只有default队列。

    注意 由于队列配置是嵌套的，所以父队列的参数优先级会高于子队列。当子队列设置的资源用量大于父队列时，在调度器分配资源时，会以父队列的参数设置为限制。
    • 设置新队列名称，资源队列名称是必填项，队列名称中不能包含英文句号（.）。
    • 设置调度器权重，权重是必填项。调度器给队列分配资源时，达到设置的权重时，会认为达到公平状态。该权重同时在各个二级、三级以及更深级别的队列生效，如在同一父队列下面的两个子队列权重分别为2和1，则在2个子队列中都有任务运行时，达到2:1的资源分配比例，会认为达到了公平状态。
    • 最大资源量表示该队列能被分配到的最大资源量，应该大于最小资源量，小于集群YARN所能控制的资源规模。如果设置的大于集群资源规模，生效值是YARN所能控制的资源规模。比如YARN管理的VCore为16个，但最大资源量设置为20，实际生效为16。
    • 在程序运行时，如果不指定提交队列，默认会提交到default队列。
    • 修改子队列名称，如果修改子节点队列名称后，没有重启ResourceManager，任务仍然能提交到原队列名称，但EMR控制台队列配置不会再显示。重启ResourceManager后，原队列将不再存在。
    • 删除队列时，如果删除的不是root的子队列（即非二级队列），删除后单击部署生效即可；如果删除的是root的子队列，需要单击操作 > 重启ResourceManager，修改才能生效。

切换调度器类型

开启YARN资源队列后，可以执行以下步骤切换调度器类型。

  1. 在集群资源管理页面，单击上方的切换调度器。
  2. 单击需要切换的类型。
  3. 单击保存。
  4. 单击操作 > 重启ResourceManager。
  5. 在执行集群操作对话框中，设置相关参数，单击确定。
  6. 在确认对话框中，单击确定。
    待提示操作成功时，表示切换调度器类型成功。

提交作业

提交到指定队列时需通过mapreduce.job.queuename来指定队列，示例如下。 
`hadoop jar /usr/lib/hadoop-current/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.8.5.jar pi -Dmapreduce.job.queuename=test  2 2`