主要有三种：FIFO，Capacity Scheduler（容量调度器）和Fair Scheduler（公平调度器）。
Hadoop2.7.2默认的资源调度器是Capacity Scheduler。
将所有的Applications放到队列中，先按照作业的优先级高低、再按照到达时间的先后，为每个app分配资源。如果第一个app需要的资源被满足了，如果还剩下了资源并且满足第二个app需要的资源，那么就为第二个app分配资源，and so on。
优点：简单，不需要配置。
缺点：不适合共享集群。如果有大的app需要很多资源，那么其他app可能会一直等待。
例子：
上图的示例：有一个很大的job1，它先提交，并且占据了全部的资源。那么job2提交时发现没有资源了，则job2必须等待job1执行结束，才能获得资源执行。
配置 ： FIFO Scheduler不需要配置
CapacityScheduler用于一个集群（集群被多个组织共享）中运行多个Application的情况，目标是最大化吞吐量和集群利用率。
CapacityScheduler允许将整个集群的资源分成多个部分，每个组织使用其中的一部分，即每个组织有一个专门的队列，每个组织的队列还可以进一步划分成层次结构（Hierarchical Queues），从而允许组织内部的不同用户组的使用。 每个队列内部，按照FIFO的方式调度Applications。当某个队列的资源空闲时，可以将它的剩余资源共享给其他队列。
图示：
配置：
1）要将ResourceManager配置为使用CapacityScheduler，请在conf / yarn-site.xml中设置以下属性：
yarn.resourcemanager.scheduler.classorg.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler2）修改CapacityScheduler的配置文件etc/hadoop/capacity-scheduler.xml
说明：root队列下面有两个队列，分别为prod（40%的容量，即使用40%的集群资源）和dev（60%的容量，最大的75% -> 说明即使prod队列空闲了，那么dev最多只能使用75%的集群资源。这样就可以保证prod中添加新的apps时马上可以使用25%的资源）。
除了队列的容量和层次，还可以指定单个用户或者应用被分配的资源大小、同时可以运行的app数量、队列的ACLs。
可以指定app要放在哪个队列中。如果不指定，app将会被放在名字是 default的队列中。
CapacityScheduler的队列名字必须是层次结构最后的名字，比如eng。不能是root.dev.eng或者dev.eng。
FairScheduler允许应用在一个集群中公平地共享资源。默认情况下FairScheduler的公平调度只基于内存，也可以配置成基于memory and CPU。当集群中只有一个app时，它独占集群资源。当有新的app提交时，空闲的资源被新的app使用，这样最终每个app就会得到大约相同的资源。可以为不同的app设置优先级，决定每个app占用的资源百分比。FairScheduler可以让短的作业在合理的时间内完成，而不必一直等待长作业的完成。
Fair Sharing： Scheduler将apps组织成queues，将资源在这些queues之间公平分配。默认情况下，所有的apps都加入到名字为“default“的队列中。app也可以指定要加入哪个队列中。队列内部的默认调度策略是基于内存的共享策略，也可以配置成FIFO和multi-resource with Dominant Resource Fairness
Minimum Sharing：FairScheduller提供公平共享，还允许指定minimum shares to queues，从而保证所有的用户以及Apps都能得到足够的资源。如果有的app用不了指定的minimum的资源，那么可以将超出的资源分给别的app使用。
FairScheduler默认让所有的apps都运行，但是也可以通过配置文件小智每个用户以及每个queue运行的apps的数量。这是针对一个用户一次提交hundreds of apps产生大量中间结果数据或者大量的context-switching的情况。
配置：
使用FairScheduler需要修改yarn-size.xml文件，创建allocation file，列出存在的队列和各自的 weights and capacities
prod和dev的权重也可以设置成2和3。
dev下的两个sub-queue没有指定权重，则为1:1。
在设置权重时，需要考虑default queue和用户命名的queue的权重，这些没有在xml文件中指定，但是它们的权重都是1.
队列还可以被配置minimum maximum Resources以及可以运行的最大的apps的数量
FairScheduler支持preemption（抢占），当queue占用的资源大于它应得的，那么调度器可以杀掉queue对应的containers，将yarn.scheduler.fair.preemption设置成true即可。
