Capacity Scheduler是YARN中默认的资源调度器。
想要了解Capacity Scheduler是什么，可阅读我的这篇文章“Hadoop Capacity Scheduler分析”。
在Capacity Scheduler的配置文件中，队列queueX的参数Y的配置名称为yarn.scheduler.capacity.queueX.Y，为了简单起见，我们记为Y，则每个队列可以配置的参数如下：
1. 资源分配相关参数
（1） capacity：队列的资源容量（百分比）。 当系统非常繁忙时，应保证每个队列的容量得到满足，而如果每个队列应用程序较少，可将剩余资源共享给其他队列。注意，所有队列的容量之和应小于100。
（2） maximum-capacity：队列的资源使用上限（百分比）。由于存在资源共享，因此一个队列使用的资源量可能超过其容量，而最多使用资源量可通过该参数限制。
m minimum-user-limit-percent：每个用户***资源保障（百分比）。任何时刻，一个队列中每个用户可使用的资源量均有一定的限制。当一个队列中同时运行多个用户的应用程序时中，每个用户的使用资源量在一个最小值和***值之间浮动，其中，最小值取决于正在运行的应用程序数目，而***值则由minimum-user-limit-percent决定。比如，假设minimum-user-limit-percent为25。当两个用户向该队列提交应用程序时，每个用户可使用资源量不能超过50%，如果三个用户提交应用程序，则每个用户可使用资源量不能超多33%，如果四个或者更多用户提交应用程序，则每个用户可用资源量不能超过25%。
（3） user-limit-factor：每个用户最多可使用的资源量（百分比）。比如，假设该值为30，则任何时刻，每个用户使用的资源量不能超过该队列容量的30%。
2. 限制应用程序数目相关参数
（1） maximum-applications ：集群或者队列中同时处于等待和运行状态的应用程序数目上限，这是一个强限制，一旦集群中应用程序数目超过该上限，后续提交的应用程序将被拒绝，默认值为 10000。所有队列的数目上限可通过参数yarn.scheduler.capacity.maximum-applications设置（可看做默认 值），而单个队列可通过参数yarn.scheduler.capacity.
（2） maximum-am-resource-percent：集群中用于运行应用程序 ApplicationMaster的资源比例上限，该参数通常用于限制处于活动状态的应用程序数目。该参数类型为浮点型，默认是0.1，表示10%。所 有队列的ApplicationMaster资源比例上限可通过参数yarn.scheduler.capacity. maximum-am-resource-percent设置（可看做默认值），而单个队列可通过参数 yarn.scheduler.capacity.
3. 队列访问和权限控制参数
（1） state ：队列状态可以为STOPPED或者 RUNNING，如果一个队列处于STOPPED状态，用户不可以将应用程序提交到该队列或者它的子队列中，类似的，如果ROOT队列处于STOPPED 状态，用户不可以向集群中提交应用程序，但正在运行的应用程序仍可以正常运行结束，以便队列可以优雅地退出。
（2） acl_submit_applications：限定哪些Linux用户/用户组可向给定队列中提交应用程序。需要注意的是，该属性具有继承性，即如果一个用户可以向某个队列中提交应用程序，则它可以向它的所有子队列中提交应用程序。配置该属性时，用户之间或用户组之间用“，”分割，用户和用户组之间用空格分割，比如“user1, user2 group1,group2”。
（3） acl_administer_queue：为队列指定一个管理员，该管理员可控制该队列的所有应用程序，比如杀死任意一个应用程序等。同样，该属性具有继承性，如果一个用户可以向某个队列中提交应用程序，则它可以向它的所有子队列中提交应用程序。
一个配置文件实例如下：
yarn.scheduler.capacity.maximum-applications 10000 最多可同时处于等待和运行状态的应用程序数目 yarn.scheduler.capacity.maximum-am-resource-percent 0.1 集群中可用于运行application master的资源比例上限，这通常用于限制并发运行的应用程序数目。 yarn.scheduler.capacity.root.queues default root队列的所有子队列，该实例中只有一个 yarn.scheduler.capacity.root.default.capacity 100 default队列的资源容量 yarn.scheduler.capacity.root.default.user-limit-factor 1 每个用户可使用的资源限制 yarn.scheduler.capacity.root.default.maximum-capacity 100 Default队列可使用的资源上限. yarn.scheduler.capacity.root.default.state RUNNING Default队列的状态，可以是RUNNING或者STOPPED. yarn.scheduler.capacity.root.default.acl_submit_applications * 限制哪些用户可向default队列中提交应用程序. yarn.scheduler.capacity.root.default.acl_administer_queue * 限制哪些用户可管理default队列中的应用程序，“*”表示任意用户 yarn.scheduler.capacity.node-locality-delay -1 调度器尝试调度一个rack-local container之前，最多跳过的调度机会，通常而言，该值被设置成集群中机架数目，默认情况下为-1，表示不启用该功能。
原文链接：http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/hadoop-yarn-configurations-capacity-scheduler/
