集群越大，跑的业务越多，越需要资源池管理。资源调度是yarn的核心。

EMR现在支持在业务视角操作yarn资源池了，介绍了如何使用。

企业用户往往会选择使用fair调度类型的资源池。本文以一家大数据分析公司业务发展为故事背景，一步步的介绍如何使用fair调度。fair调度详细参数信息可参见

一个数据分析师

公司刚开始，业务团队只有小明一个数据分析师。一个人用整个集群，默认资源池配置即可。随便跑作业，随便杀作业。

三个数据分析师

公司发展，业务团队小明，张华，李萍三个数据分析师了。还用默认资源池不分队列，一个人把资源用满其他人就用不了了。杀作业很容易杀掉别人的作业，互相影响，出了问题无法定位。

于是采用三个人均分资源策略，创建三个资源池，只设置名字和权重1，管理访问控制的用户名。放置策略采用用户名为队列。gateway上建了三个操作系统账户xiaoming,zhanghua,liping，三个分析师用自己的系统账户提交作业，管理作业。

创建资源池-管理访问控制

资源池设置

设置放置规则

创建操作系统账户略。

最小资源保障

虽然权重均分了，但大家发现，如果小明跑任务已经占用了全部资源，张华，李萍跑任务依然要等待小明作业释放了部分资源才能跑起任务。这是因为权重只有分配资源时生效，已占用的资源不会释放。

所以要增加最小内存，内核数的配置，保障每个队列至少有这些资源可用，重要任务可以跑起来。每个队列保障32000MB内存，8内核数。

多部门混合使用

公司继续发展，除了业务部A，又成立了市场部B，营销部C。都要使用集群。业务上，分析任务也有了每天运行的生产任务和临时查数据，开发测试的日常任务的区别。

初步混用

为了管理各个部门的资源配置，系统管理员给各个部门创建了资源池，并控制各个资源池上限。每个部门资源池又创建了生产子队列，各个分析师的用户子队列。放置规则采用组名映射队列方式，gateway上给各部门创建用户组，每个部门的用户，生产任务各创建一个用户。

部门和用户队列

放置规则

生产任务保障

如果数据分析师日常任务占用了大量资源，生产任务可能得不到资源保障。需要配置抢占策略，确保生产任务能获得需要的资源。

生产资源池配置禁止抢占该资源池的资源，抢占份额为0.8，抢占超时时间为30秒。这样当生产任务不够权重的0.8，30秒后就会kill日常任务，给生产任务释放资源。