对于EMR 5.16.0（Hadoop 2.8.3）上的M / R作业，我具有以下FairScheduler配置：
这2个队列在根队列下。
我在queue1上启动了一个应用程序app1，鉴于没有其他任何东西在运行，该应用程序将占用100％的EMR集群。
虽然此queue1仍为100％，但我启动了一个新的应用程序app2。我的期望是app2正在等待app1的任务完成，然后，它接收到内存/ vcore。
不幸的是，在我的实验之后，我看到即使app1任务完成了，在某些情况下也没有将容器分配给app2，而是将app1的任务重新安排在其上。 app1和app2的M / R任务具有相同的内存/ vcore。所有配置（队列配置，mapreduce.map.memory.mb，mapreduce.reduce.memory.mb，mapreduce.map.cpu.vcores，mapreduce.reduce.cpu.vcores除外）均具有默认值。
最终，queue2达到了群集容量的75％，但是经过了太多的app1任务。
我尝试使用 fairSharePreemption ，但这会杀死app1中的任务，我不希望这样做。 我还尝试对队列使用drf schedulePolicy，但仍然不是我想要的结果。
您知道我可以尝试执行的任何配置，以便使app2等待app1任务，但是它接收到可用插槽，而无需app1重新计划其任何任务（再次）吗？