如果可用内存不满足正在调度的作业的需要（在TaskSchedulingMgr.getTaskFromQueue（...）中），Hadoop CapacityScheduler会在TaskTracker上保留插槽。但是，这会造成任何僵局吗？假设我有两个不同队列的两个不同的作业，每个映射任务需要3个插槽。每台机器只有4个地图插槽。首先，当安排作业1时，机器A上有2个可用插槽，因此作业1保留这2个插槽。稍后，当在机器A上安排作业2时，另外2个插槽变得可用，因此作业2保留剩余的两个插槽。在这种情况下，作业1或作业2都不会在机器A上获得足够的插槽。
CapacityScheduler中是否有任何方案可以防止这种情况发生？
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好问题！我不知道答案，所以没有比运行它更好的方法：）
让我们只考虑故事的Reduce版本，我可以看到两种方式来看待这个：
在这两种情况下，作业都会在彼此前后几分之一的时间内发送到作业跟踪器。在两种情况下，第二个作业都被强制暂停，直到第一个作业完成。没有发生死锁。从第二个到完成，资源都会缺乏资源。关于没有这种死锁的原因我的“猜测”是“其他”当前未使用的队列的“剩余未使用”资源被分配给正在运行的作业以构成运行它所需的资源。因此饿死了第二个，并暂停。
当然，＃2的结果是每个任务一次运行一个，因为每个任务等待直到3个可用空间，因此每个任务有效地一次执行一个。希望有所帮助。