摘要：
随着大数据时代的到来，Spark作为一款强大的分布式计算框架，在处理大规模数据集时表现出色。YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为Hadoop生态系统中的资源管理器，负责管理集群资源，并分配给不同的应用程序。本文将围绕Spark在YARN集群上使用Capacity Scheduler进行资源调度的配置进行深入探讨。
一、
YARN是Hadoop 2.0及以后版本的核心组件，它将资源管理和作业调度分离，使得Hadoop生态系统可以支持多种计算框架。Spark作为其中的一员，可以在YARN上运行，并利用YARN提供的资源调度机制。本文将重点介绍Spark在YARN上使用Capacity Scheduler进行资源调度的配置方法。
二、YARN资源调度概述
YARN提供了多种资源调度器，其中Capacity Scheduler和Fair Scheduler是两种常用的调度器。Capacity Scheduler旨在为每个队列提供一定比例的资源，而Fair Scheduler则确保每个作业获得公平的资源分配。
三、Capacity Scheduler配置
1. 配置文件
Capacity Scheduler的配置文件位于Hadoop的配置目录下，通常为`yarn-site.xml`。
2. 配置参数
以下是一些关键的Capacity Scheduler配置参数：
（1）`yarn.scheduler.capacity`：指定Capacity Scheduler的根队列名称。
（2）`yarn.scheduler.capacity.root.queues`：指定根队列下的子队列名称。
（3）`yarn.scheduler.capacity.root.queues.<queue_name>.capacity`：指定队列的资源容量，以百分比表示。
（4）`yarn.scheduler.capacity.root.queues.<queue_name>.maxCapacity`：指定队列的最大资源容量，以百分比表示。
（5）`yarn.scheduler.capacity.root.queues.<queue_name>.minimumCapacity`：指定队列的最小资源容量，以百分比表示。
（6）`yarn.scheduler.capacity.root.queues.<queue_name>.queueType`：指定队列的类型，可以是CONSERVATIVE或GREEDY。
（7）`yarn.scheduler.capacity.root.queues.<queue_name>.aclAdmins`：指定队列的管理员列表。
（8）`yarn.scheduler.capacity.root.queues.<queue_name>.aclUsers`：指定队列的用户列表。
3. 示例配置
以下是一个简单的Capacity Scheduler配置示例：
xml
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity</name>
<value>root</value>
</property>
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.queues</name>
<value>default,queue1,queue2</value>
</property>
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.queues.default.capacity</name>
<value>10</value>
</property>
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.queues.queue1.capacity</name>
<value>30</value>
</property>
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.queues.queue2.capacity</name>
<value>60</value>
</property>
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.queues.queue1.queueType</name>
<value>CONSERVATIVE</value>
</property>
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.queues.queue2.queueType</name>
<value>GREEDY</value>
</property>
四、Spark配置
1. Spark配置文件
Spark的配置文件位于Spark安装目录下的`conf`目录中，通常为`spark-defaults.conf`。
2. 配置参数
以下是一些关键的Spark配置参数：
（1）`spark.yarn.queue`：指定Spark作业运行在YARN的哪个队列。
（2）`spark.executor.memory`：指定每个执行器的内存大小。
（3）`spark.executor.cores`：指定每个执行器的核心数。
（4）`spark.driver.memory`：指定驱动程序的内存大小。
3. 示例配置
以下是一个简单的Spark配置示例：
properties
spark.yarn.queue default
spark.executor.memory 1g
spark.executor.cores 2
spark.driver.memory 512m
五、总结
本文深入探讨了Spark在YARN集群上使用Capacity Scheduler进行资源调度的配置方法。通过配置YARN和Spark的相关参数，可以实现对集群资源的合理分配，提高Spark作业的执行效率。在实际应用中，可以根据具体需求调整配置参数，以达到最佳的性能表现。
（注：本文仅为示例，实际配置可能因具体环境而异。）
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