Yarn队列按时间分配
在大规模的分布式计算中，任务调度器是很重要的一部分，能够合理地分配资源和管理任务的执行。Yarn是Apache Hadoop的一个分布式计算框架，提供了一个可扩展的资源管理系统。Yarn中的队列机制允许用户根据任务的优先级和需求来分配资源，以实现对任务的灵活管理。本文将介绍如何在Yarn中使用队列按时间分配资源，并提供相应的代码示例。
队列概述
Yarn中的队列是资源管理器（ResourceManager）用来分配资源的机制。队列可以被视为一个抽象的资源池，用于管理任务的执行。通过将任务分配到不同的队列中，用户可以根据任务的特点和优先级来控制任务的执行顺序和资源分配。
队列可以形成一个层级结构，其中有一个根队列（Root Queue），根队列下面可以包含多个子队列（Child Queue）。队列之间可以设置不同的资源限制和调度策略。资源管理器会根据队列设置的资源限制和调度策略来分配资源。
时间调度
队列中的任务可以按照时间来进行调度，即任务的执行时间可以根据预定的策略来决定。Yarn中提供了两种常用的时间调度策略：先进先出（FIFO）和容量调度（Capacity Scheduler）。
先进先出调度
先进先出调度策略是一种简单的调度策略，它按照任务的提交顺序来决定任务的执行顺序。当有多个任务需要执行时，资源管理器会按照任务的提交顺序依次执行任务。这种调度策略适用于任务没有明确的优先级需求的情况。
以下是一个使用先进先出调度策略的队列配置示例：
<configuration>
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.queueA.maximum-capacity</name>
<value>50</value>
</property>
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.queueA.default-node-label-expression</name>
<value>queueA</value>
</property>
</configuration>
容量调度
容量调度策略是一种更加灵活的调度策略，它可以根据队列设置的资源比例来分配资源。每个队列都有一个资源比例（capacity），资源管理器会根据队列的资源比例来分配资源。当一个队列没有任务需要执行时，它可以将多余的资源分配给其他队列。
以下是一个使用容量调度策略的队列配置示例：
<configuration>
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.queueA.capacity</name>
<value>50</value>
</property>
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.queueA.maximum-capacity</name>
<value>60</value>
</property>
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.queueB.capacity</name>
<value>40</value>
</property>
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.queueB.maximum-capacity</name>
<value>50</value>
</property>
</configuration>
代码示例
以下是一个使用Yarn队列按时间分配资源的代码示例：
from pyspark import SparkConf, SparkContext
conf = SparkConf().setAppName("YarnQueueExample")
sc = SparkContext(conf=conf)
# 设置Yarn队列
sc._jsc.hadoopConfiguration().set("mapred.job.queue.name", "queueA")
# 执行任务
rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])
result = rdd.reduce(lambda a, b: a + b)
# 输出结果
print("Result:", result)
sc.stop()
在这个示例中，我们使用了Spark框架来执行一个简单的任务。通过setAppName方法，我们设置了应用程序的名称为"YarnQueueExample"。使用set方法，我们设置了Yarn队列的名称为"queueA"。然后，我们使用parallelize方法创建了一个RDD，并使用`
