Hadoop YARN同时支持内存和CPU两种资源的调度，本文将介绍YARN是如何对这些资源进行调度和隔离的。
在YARN中，资源管理由ResourceManager和NodeManager共同完成，其中，ResourceManager中的调度器负责资源的分配，而NodeManager则负责资源的供给和隔离。ResourceManager将某个NodeManager上资源分配给任务(这就是所谓的"资源调度")后，NodeManager需按照要求为任务提供相应的资源，甚至保证这些资源应具有独占性，为任务运行提供基础的保证，这就是所谓的资源隔离。
在正式介绍具体的资源调度和隔离之前，先了解一下内存和CPU这两种资源的特点，这是两种性质不同的资源。内存资源的多少会会决定任务的生死，如果内存不够，任务可能会运行失败；相比之下，CPU资源则不同，它只会决定任务运行的快慢，不会对生死产生影响。
【YARN中内存资源的调度和隔离】
基于以上考虑，YARN允许用户配置每个节点上可用的物理内存资源，注意，这里是"可用的"，因为一个节点上的内存会被若干个服务共享，比如一部分给YARN，一部分给HDFS，一部分给HBase等，YARN配置的只是自己可以使用的，配置参数如下：
(1)yarn.nodemanager.resource.memory-mb
表示该节点上YARN可使用的物理内存总量，默认是8192(MB)，注意，如果你的节点内存资源不够8GB，则需要调减小这个值，而YARN不会智能的探测节点的物理内存总量。
(2)yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio
任务每使用1MB物理内存，最多可使用虚拟内存量，默认是2.1。
(3)yarn.nodemanager.pmem-check-enabled
是否启动一个线程检查每个任务正使用的物理内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是true。
(4)yarn.nodemanager.vmem-check-enabled
是否启动一个线程检查每个任务正使用的虚拟内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是true。
(5)yarn.scheduler.minimum-allocation-mb
单个任务可申请的最少物理内存量，默认是1024(MB)，如果一个任务申请的物理内存量少于该值，则该对应的值改为这个数。
(6)yarn.scheduler.maximum-allocation-mb
单个任务可申请的最多物理内存量，默认是8192(MB)。
默认情况下，YARN采用了线程监控的方法判断任务是否超量使用内存，一旦发现超量，则直接将其杀死。由于Cgroups对内存的控制缺乏灵活性(即任务任何时刻不能超过内存上限，如果超过，则直接将其杀死或者报OOM)，而Java进程在创建瞬间内存将翻倍，之后骤降到正常值，这种情况下，采用线程监控的方式更加灵活(当发现进程树内存瞬间翻倍超过设定值时，可认为是正常现象，不会将任务杀死)，因此YARN未提供Cgroups内存隔离机制。
【YARN中CPU资源的调度和隔离】
在YARN中，CPU资源的组织方式仍在探索中，目前(2.2.0版本)只是一个初步的，非常粗粒度的实现方式，更细粒度的CPU划分方式已经提出来了，正在完善和实现中。
目前的CPU被划分成虚拟CPU(CPU virtual Core)，这里的虚拟CPU是YARN自己引入的概念，初衷是，考虑到不同节点的CPU性能可能不同，每个CPU具有的计算能力也是不一样的，比如某个物理CPU的计算能力可能是另外一个物理CPU的2倍，这时候，你可以通过为第一个物理CPU多配置几个虚拟CPU弥补这种差异。用户提交作业时，可以指定每个任务需要的虚拟CPU个数。在YARN中，CPU相关配置参数如下：
(1)yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores
表示该节点上YARN可使用的虚拟CPU个数，默认是8，注意，目前推荐将该值设值为与物理CPU核数数目相同。如果你的节点CPU核数不够8个，则需要调减小这个值，而YARN不会智能的探测节点的物理CPU总数。
(2)yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores
单个任务可申请的最小虚拟CPU个数，默认是1，如果一个任务申请的CPU个数少于该数，则该对应的值改为这个数。
(3)yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores
单个任务可申请的最多虚拟CPU个数，默认是32。
默认情况下，YARN是不会对CPU资源进行调度的，你需要配置相应的资源调度器让你支持,具体可参考网上文章
Fair Scheduler相关参数、Capacity Scheduler相关参数
【总结】
目前，YARN 内存资源调度借鉴了Hadoop 1.0中的方式，比较合理，但CPU资源的调度方式仍在不断改进中，目前只是一个初步的粗糙实现，相信在不久的将来，YARN 中CPU资源的调度将更加完善。