Hadoop Capacity Scheduler配置使用记录

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这里参考Capacity Scheduler Guide，结合自己的实践经验，对Capacity Scheduler的主要配置参数进行总结。以下标记为红色的部分大都是自己曾踩过坑的地方，希望能给大家带来帮助。

mapred.capacity-scheduler.queue.<queue-name>.capacity：设置调度器中各个queue的容量，这里指的是占用的集群的slots的百分比，需要注意的是，所有queue的该配置项加起来必须小于等于100，否则会导致JobTracker启动失败。

mapred.capacity-scheduler.queue.<queue-name>.maximum-capacity：设置调度器中各个queue最大可以占有的容量，默认为-1表示最大可以占有集群100%的资源，和设置为100的效果是一样的。

mapred.capacity-scheduler.queue.<queue-name>.minimum-user-limit-percent：当queue中多个用户出现slots竞争的时候，限制每个用户的slots资源的百分比。举个例子，当minimum-user-limit-percent设置为25%时候，如果queue中有多余4个用户同时提交job，那么调度器保证每个用户占有的slots不超过queue中slots数的25%，默认为100表示不对用户作限制。

mapred.capacity-scheduler.queue.<queue-name>.user-limit-factor：设置queue中用户可占用queue容量的系数，默认为1表示，queue中每个用户最多只能占有queue的容量（即mapred.capacity-scheduler.queue.<queue-name>.capacity），因此，需要注意的是，如果queue中只有一个用户提交job，且希望用户在集群不繁忙时候可扩展到mapred.capacity-scheduler.queue.<queue-name>.maximum-capacity指定的slots数，则必须相应调大user-limit-factor这个系数。

mapred.capacity-scheduler.queue.<queue-name>.supports-priority：设置调度器中各个queue是否支持job优先级，不用过多解释。

mapred.capacity-scheduler.maximum-system-jobs：设置调度器中各个queue中合起来共计可初始化后并发执行的job数，需要注意的是，各个queue会按照自己占有集群slots资源的比例（即mapred.capacity-scheduler.queue.<queue-name>.capacity）决定每个queue最多同时并发执行的job数！举个例子，假设maximum-system-jobs为20个，而queue1占集群10%资源，那么意味着queue1最多可同时并发运行2个job，如果碰巧是运行时间比较长的job的话，将直接导致其他新提交的job被JobTracker阻塞不能进行初始化！

mapred.capacity-scheduler.queue.<queue-name>.maximum-initialized-active-tasks：设置queue中所有并发运行job包含的task数的上限值，如果超过此限制，则新提交到该queue中的job会被排队缓存到磁盘上。

mapred.capacity-scheduler.queue.<queue-name>.maximum-initialized-active-tasks-per-user：设置queue中每个特定用户并发运行job包含的task数的上限值，如果超过此限制，则该用户新提交到该queue中的job会被排队缓存到磁盘上。

mapred.capacity-scheduler.queue.<queue-name>.init-accept-jobs-factor：设置每个queue中可容纳接收的job总数（maximum-system-jobs * queue-capacity）的系数，举个例子，如果maximum-system-jobs为20，queue-capacity为10%，init-accept-jobs-factor为10，则当queue中job总数达到10*（20*10%）=20时，新的job将被JobTracker拒绝提交。