YARN的主节点是ResourceManager，负责管理整个集群上的计算资源。其中包含了一个组件Scheduler，即调度器。这个调度器可以根据容量、队列等限制条件(如每个队列分配一定的资源，最多执行一定数量的作业等)，将系统中的资源分配给各个正在运行的应用程序。

　　YARN提供了三种内置的调度器：

　　FIFO Scheduler(FIFO调度器)

　　FIFO 为 First Input First Output 的缩写，先进先出。FIFO 调度器将应用放在一个队列中，按照先后顺序运行应用。这种策略较为简单，但不适合共享集群，因为大的应用会占用集群的所有资源，每个应用必须等待直到轮到自己。

　　●优点：简单易懂，不需要任何配置

　　●缺点：不适合共享集群，大的应用会占据集群中的所有资源，所以每个应用都必须等待，直到轮到自己执行。

　　如下图所示，只有当Job1全部执行完毕，才能开始执行job2

　　Capacity Scheduler(容量调度器)

　　容量调度器 Capacity Scheduler 允许多个组织共享一个 Hadoop 集群。使用容量调度器时，一个独立的专门队列保证小作业一提交就可以启动。

　　●优点：小任务不会因为前面有大任务在执行，而只能一直等下去

　　●缺点：这种策略是以整个集群利用率为代价的，这意味着与使用FIFO调度器相比，大作业执行的时间要长上一些。

　　如图所示，专门留了一部分资源给小任务，可以在执行job1的同时，不会阻塞job2的执行，但是因为这部分资源是一直保留给其他任务的，所以就算只有一个任务，也无法为其分配全部资源，只能让这部分保留资源闲置着，有着一定的资源浪费问题。

　　Fair Scheduler(公平调度器)

　　公平调度器的目的就是为所有运行的应用公平分配资源。使用公平调度器时，不需要预留一定量的资源，因为调度器会在所有运行的作业之间动态平衡资源，第一个(大)作业启动时，它也是唯一运行的作业，因而获得集群中的所有资源，当第二个(小)作业启动时，它被分配到集群的一半资源，这样每个作业都能公平共享资源。

　　如图所示，就像是把好几个任务拼接成了一个任务，可以充分利用资源，同时又不会因为大任务在前面执行而导致小任务一直无法完成