Apache Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为Hadoop生态系统中的资源管理和调度框架，负责集群中资源的分配和任务的调度。YARN通过引入资源管理器（ResourceManager, RM）、节点管理器（NodeManager, NM）和应用程序历史服务器（Application History Server, AHS）等组件，实现了集群资源的抽象管理和细粒度调度。YARN的资源调度策略对于优化集群资源利用率、提高作业执行效率以及满足不同作业的资源需求至关重要。

YARN调度器类型

YARN提供了多种调度器以适应不同的应用场景，主要包括：

1. FIFO调度器：这是最简单的调度器，它将所有任务放入一个队列，按照提交的先后顺序进行调度，先提交的任务先获得资源。

2. 容量调度器（Capacity Scheduler）：这种调度器允许多个组织共享一个Hadoop集群，每个组织可以分配到全部集群资源的一部分。每个组织被分配为一个专门的队列，每个队列被配置为可以使用的一定的集群资源。

3. 公平调度器（Fair Scheduler）：这种调度器将资源按照公平共享原则分配给任务，避免任何一个作业或用户占用过多的资源，从而确保所有作业都能获得公平的资源分配。

调度策略配置

在YARN中，调度策略的配置是通过修改配置文件来实现的。例如，可以配置队列结构、资源分配比例、作业的最小和最大资源需求等。以下是一个容量调度器的配置示例：

<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.queues</name>
    <value>queue1,queue2,queue3</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.queue1.capacity</name>
    <value>20</value>
</property>

在这个配置中，定义了三个队列queue1、queue2和queue3，并为queue1分配了20%的集群资源。

调度策略选择与应用

选择合适的调度策略对于集群性能至关重要。例如，对于需要高吞吐量和资源利用率的大数据批处理作业，容量调度器可能是一个好选择，因为它可以保证每个队列的最小资源需求。而对于需要快速响应的实时处理作业，公平调度器可能更合适，因为它可以动态地根据作业需求分配资源。

最佳实践和调优技巧

1. 合理划分队列：根据任务的优先级和资源需求进行配置，可以通过设置队列的容量限制、优先级和资源亲和性等属性，进行细粒度的调控。

2. 资源预留：为关键任务和高优先级任务预留足够的资源，以确保其正常执行。可以在配置文件中设置资源预留比例或者使用调度队列的资源保证机制。

3. 监控和调整：实时监控集群资源的使用情况和任务的执行状况，及时调整调度策略和队列配置，以适应不同的负载变化。

4. 资源限制和约束：为了防止同一个用户的作业独占队列中的资源，调度器会对同一用户提交的作业做占用的资源进行限定。

通过以上策略和技巧，YARN可以有效地管理和调度集群资源，满足不同应用场景的需求，提高资源利用率和作业执行效率。