YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 生态系统中的资源调度器，主要用于资源管理和作业调度。YARN 自身具备队列管理功能，通过对 YARN 资源队列进行配置和管理，实现集群资源的分配，以满足不同应用和用户的需求。YARN 的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。

在大数据环境下，企业通常会有多个应用程序同时运行，这些应用程序可能具有不同的资源需求和优先级。为了合理分配和管理资源，避免资源争夺和冲突，需要对资源进行划分和调度。

本文将为大家介绍各类资源划分和队列管理方式，以及 EasyMR 新上线的 YARN 的队列管理功能，如何通过可视化界面管理，给广大用户带来更高效和便捷的队列管理体验。

在大数据领域中，常见的资源划分方式通常有以下几种：

例如，可以将 CPU 密集型的应用程序放置在一个队列中，将内存密集型的应用程序放置在另一个队列中。通过这种方式，可以确保不同类型的应用程序获得各自所需的资源，并避免资源浪费和不均衡的情况发生。

对于一些重要的任务或紧急任务，可以为它们分配更高的资源配额和优先级，以保证它们能够得到及时响应和优先处理。而对于一些次要的任务或低优先级的任务，可以为它们分配较低的资源配额，以确保其他重要任务的执行效率和优先级。

不同部门可能对资源有不同的需求，通过为不同部门分配独立的资源队列，可以确保每个部门能够独立管理和分配自己的资源，不会相互干扰或影响。

CDH 的 Cloudear Manager 采用 Fair Share 策略，每个用户或组织的权重和优先级需要事先确定，需要管理者对系统的使用情况有较好的了解。如果这些设置不合理，可能会导致某些用户或组织长期不能获得足够的资源来执行任务。

当有多个任务或作业同时提交时， Fair Share 的算法需要进行复杂的计算，导致调度效率下降。

Ambari 采用可视化拖拽进行资源调整，操作简单。但是由于 Yarn 资源队列必须保证同一级队列资源之和等于100%，因此单一队列资源调整，必须调整其他队列资源保证队列资源之和等于100%，管理复杂度比较高。

为保证同级队列资源之和等于100%，创建或者删除队列时，需要调整其他队列资源保证队列资源。

EasyMR Yarn资源队列管理

基于最大、最小资源容量策略，限制队列的资源使用，用户或部门可以根据自己业务需求创建属于自己的专属资源队列。

当调整队列资源大小或者创建删除队列时，无需调整其他队列资源大小，仅需保证同一父队列下所有子队列资源小于等于100%即可。

支持对接 LDAP、OAuth 用户体系，通过对 Yarn 资源队列-叶子队列绑定用户、用户组，实现了基于用户和用户组的访问控制和资源分配，保障资源安全。

EasyMR 如何创建 Yarn 资源队列，在之前的文章《大数据计算引擎 EasyMR 如何简单高效管理 Yarn 资源队列》中进行了详细的介绍，请点击阅读。

未来，EasyMR 会持续优化 Yarn 资源队列管理，完善资源队列的安全审计与队列监控，通过将资源队列与需求背景进行对应，制定更优资源分配策略，以更好地满足企业在大数据环境下的资源管理和调度需求。