首先在yarn-site.xml中，將配置引數yarn.resourcemanager.scheduler.class設定為org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler。

Fair Scheduler的配置選項包括兩部分，其中一部分在yarn-site.xml中，主要用於配置排程器級別的引數，另外一部分在一個自定義配置檔案（預設是fair-scheduler.xml）中，主要用於配置各個佇列的資源量、權重等資訊。

想要了解Fair Scheduler是什麼，可閱讀我的這篇文章“Hadoop公平排程器分析”

1. 配置檔案yarn-site.xml

（1） yarn.scheduler.fair.allocation.file ：自定義XML配置檔案所在位置，該檔案主要用於描述各個佇列的屬性，比如資源量、權重等，具體配置格式將在後面介紹。

（2）  yarn.scheduler.fair.user-as-default-queue：當應用程式未指定佇列名時，是否指定使用者名稱作為應用程式所在的佇列名。如果設定為false或者未設定，所有未知佇列的應用程式將被提交到default佇列中，預設值為true。

（3）  yarn.scheduler.fair.preemption：是否啟用搶佔機制，預設值是false。

（4）  yarn.scheduler.fair.sizebasedweight：在一個佇列內部分配資源時，預設情況下，採用公平輪詢的方法將資源分配各各個應用程式，而該引數則提供了另外一種資源分配方式：按照應用程式資源需求數目分配資源，即需求資源數量越多，分配的資源越多。預設情況下，該引數值為false。

（5）  yarn.scheduler.assignmultiple：是否啟動批量分配功能。當一個節點出現大量資源時，可以一次分配完成，也可以多次分配完成。預設情況下，該引數值為false。

（6）  yarn.scheduler.fair.max.assign：如果開啟批量分配功能，可指定一次分配的container數目。預設情況下，該引數值為-1，表示不限制。

（7）  yarn.scheduler.fair.locality.threshold.node：當應用程式請求某個節點上資源時，它可以接受的可跳過的最大資源排程機會。當按照分配策略，可將一個節點上的資源分配給某個應用程式時，如果該節點不是應用程式期望的節點，可選擇跳過該分配機會暫時將資源分配給其他應用程式，直到出現滿足該應用程式需的節點資源出現。通常而言，一次心跳代表一次排程機會，而該引數則表示跳過排程機會佔節點總數的比例，預設情況下，該值為-1.0，表示不跳過任何排程機會。

（8）  yarn.scheduler.fair.locality.threshold.rack：當應用程式請求某個機架上資源時，它可以接受的可跳過的最大資源排程機會。

（9）  yarn.scheduler.increment-allocation-mb：記憶體規整化單位，預設是1024，這意味著，如果一個Container請求資源是1.5GB，則將被排程器規整化為ceiling(1.5 GB / 1GB) * 1G=2GB。

（10）  yarn.scheduler.increment-allocation-vcores：虛擬CPU規整化單位，預設是1，含義與記憶體規整化單位類似。

2. 自定義配置檔案

Fair Scheduler允許使用者將佇列資訊專門放到一個配置檔案（預設是fair-scheduler.xml），對於每個佇列，管理員可配置以下幾個選項：

（1）  minResources ：最少資源保證量，設定格式為“X mb, Y vcores”，當一個佇列的最少資源保證量未滿足時，它將優先於其他同級佇列獲得資源，對於不同的排程策略（後面會詳細介紹），最少資源保證量的含義不同，對於fair策略，則只考慮記憶體資源，即如果一個佇列使用的記憶體資源超過了它的最少資源量，則認為它已得到了滿足；對於drf策略，則考慮主資源使用的資源量，即如果一個佇列的主資源量超過它的最少資源量，則認為它已得到了滿足。

（2）  maxResources：最多可以使用的資源量，fair scheduler會保證每個佇列使用的資源量不會超過該佇列的最多可使用資源量。

（3）  maxRunningApps：最多同時執行的應用程式數目。通過限制該數目，可防止超量Map Task同時執行時產生的中間輸出結果撐爆磁碟。

（4）  minSharePreemptionTimeout：最小共享量搶佔時間。如果一個資源池在該時間內使用的資源量一直低於最小資源量，則開始搶佔資源。

（5）  schedulingMode/schedulingPolicy：佇列採用的排程模式，可以是fifo、fair或者drf。

（6）  aclSubmitApps：可向佇列中提交應用程式的Linux使用者或使用者組列表，預設情況下為“*”，表示任何使用者均可以向該佇列提交應用程式。需要注意的是，該屬性具有繼承性，即子佇列的列表會繼承父佇列的列表。配置該屬性時，使用者之間或使用者組之間用“，”分割，使用者和使用者組之間用空格分割，比如“user1, user2 group1,group2”。

（7）  aclAdministerApps：該佇列的管理員列表。一個佇列的管理員可管理該佇列中的資源和應用程式，比如可殺死任意應用程式。

管理員也可為單個使用者新增maxRunningJobs屬性限制其最多同時執行的應用程式數目。此外，管理員也可通過以下引數設定以上屬性的預設值：

（1）  userMaxJobsDefault：使用者的maxRunningJobs屬性的預設值。

（2） defaultMinSharePreemptionTimeout ：佇列的minSharePreemptionTimeout屬性的預設值。

（3）  defaultPoolSchedulingMode：佇列的schedulingMode屬性的預設值。

（4）  fairSharePreemptionTimeout：公平共享量搶佔時間。如果一個資源池在該時間內使用資源量一直低於公平共享量的一半，則開始搶佔資源。

【實 例】假設要為一個Hadoop叢集設定三個佇列queueA、queueB和queueC，其中，queueB和queueC為queueA的子佇列，且規定普通使用者最多可同時執行40個應用程式，但使用者userA最多可同時執行400個應用程式，那麼可在自定義配置檔案中進行如下設定：