理想情况下，我们应用对Yarn资源的请求应该立刻得到满足，但现实情况资源往往是有限的，特别是在一 个很繁忙的集群，一个应用资源的请求经常需要等待一段时间才能的到相应的资源。在Yarn中，负责给应 用分配资源的就是Scheduler。其实调度本身就是一个难题，很难找到一个完美的策略可以解决所有的应用 场景。为此，Yarn提供了多种调度器和可配置的策略供我们选择。
在Yarn中有三种调度器可以选择:FIFO Scheduler ，Capacity Scheduler，FairScheduler。
FIFO Scheduler把应用按提交的顺序排成一个队列，这是一个先进先出队列，在进行资源分配的时候，先给队列中最头上的应用进行分 配资源，待最头上的应用需求满足后再给下一个分配，以此类推。
FIFO Scheduler是最简单也是最容易理解的调度器，也不需要任何配置，但它并不适用于共享集群。大的应用可能会占用所有集群资 源，这就导致其它应用被阻塞。在共享集群中，更适合采用Capacity Scheduler或Fair Scheduler，这两个调度器都允许大任务和小任 务在提交的同时获得一定的系统资源。
下面“Yarn调度器对比图”展示了这几个调度器的区别，从图中可以看出，在FIFO 调度器中，小任务会被大任务阻塞。
而对于Capacity调度器，有一个专门的队列用来运行小任务，但是为小任务专门设置一个队列会预先占用一定的集群资源，这就导致大 任务的执行时间会落后于使用FIFO调度器时的时间。
在Fair调度器中，我们不需要预先占用一定的系统资源，Fair调度器会为所有运行的job动态的调整系统资源。如下图所示，当第一个 大job提交时，只有这一个job在运行，此时它获得了所有集群资源;当第二个小任务提交后，Fair调度器会分配一半资源给这个小任 务，让这两个任务公平的共享集群资源。
需要注意的是，在下图Fair调度器中，从第二个任务提交到获得资源会有一定的延迟，因为它需要等待第一个任务释放占用的 Container。小任务执行完成之后也会释放自己占用的资源，大任务又获得了全部的系统资源。最终的效果就是Fair调度器即得到了高 的资源利用率又能保证小任务及时完成。