hadoop调度器的作用是将系统中空闲的资源按一定策略分配给作业。调度器是一个可插拔的模块，用户可以根据自己的实际应用要求设计调度器。Hadoop中常见的调度器有三种，分别为：
1.基于队列的FIFO(先进先出)
hadoop默认的资源调度器。优点：简单明了。缺点：忽略了不同作业的需求差异。
2.计算能力调度器Capacity Scheduler
支持多个队列，每个队列可配置一定的资源量，每个队列采用FIFO调度策略，为了防止同一个用户的作业独占队列中的资源，该调度器会对同一用户提交的作业所占资源量进行限定。选择占用最小、优先级高的先执行
调度时，首先按以下策略选择一个合适队列：计算每个队列中正在运行的任务数与其应该分得的计算资源之间的比值，选择一个该比值最小的队列；然后按以下策略选择该队列中一个作业：按照作业优先级和提交时间顺序选择，同时考虑用户资源量限制和内存限制。
3.公平调度器Fair Scheduler
公平调度是一种赋予作业（job）资源的方法，它的目的是让所有的作业随着时间的推移，都能平均的获取等同的共享资源。所有的 job 具有相同的资源
当单独一个作业在运行时，它将使用整个集群。当有其它作业被提交上来时，系统会将任务（task）空闲资源（container）赋给这些新的作业，以使得每一个作业都大概获取到等量的CPU时间。
与Hadoop默认调度器维护一个作业队列不同，这个特性让小作业在合理的时间内完成的同时又不"饿"到消耗较长时间的大作业。它也是一个在多用户间共享集群的简单方法。公平调度可以和作业优先权搭配使用——优先权像权重一样用作为决定每个作业所能获取的整体计算时间的比例。同计算能力调度器类似，支持多队列多用户，每个队列中的资源量可以配置， 同一队列中的作业公平共享队列中所有资源。
总结(转)：
随着Hadoop版本的演化，Fair Scheduler和Capacity Scheduler的功能越来越完善， 包括层级队列组织方式、资源抢占、批量调度等，也正因如此，两个调度器同质化越来越严重， 目前看了，两个调度器从设计到支持的特性等方面非常接近， 而由于Fair Scheduler支持多种调度策略，现在看来，可以认为Fair Scheduler具备了Capacity Scheduler具有的所有功能。
下表从多个方面对比了Hadoop 2.0（YARN）中这两个调度器的异同，通过这个表读者能更好地理解Capacity Scheduler与Fair Scheduler的相同点和不同点。
其中，FIFO、FAIR和DRF分别是指 先来先服务、公平调度 和 主资源公平调度，具体含义如下：
FIFO：先按照优先级高低调度，如果优先级相同，则按照提交时间先后顺序调度，如果提交时间相同，则按照（队列或者应用程序）名称大小（字符串比较）调度
FAIR：按照内存资源使用量比率调度，即按照used_memory/minShare大小调度（核心思想是按照该调度算法决定调度顺序，但还需考虑一些边界情况）
DRF：借鉴了Mesos中的设计策略，按照主资源公平调度算法进行调度，具体已经在Apache Mesos调度器机制进行了介绍
实际上，Hadoop的调度器远不止以上三种，最近，出现了很多针对新型应用的Hadoop调度器。
4.适用于异构集群的调度器LATE
现有的Hadoop调度器都是建立在同构集群的假设前提下，LATE建立在集群异构的情况。
5.适用于实时作业的调度器Deadline Scheduler和Constraint-based Scheduler
这种调度器主要用于有时间限制的作业(Deadline Job)，即给作业一个deadline时间， 让它在该时间内完成。实际上，这类调度器分为两种，软实时(允许作业有一定的超时)作业调度器 和 硬实时(作业必须严格按时完成)作业调度器。
- Deadline Scheduler主要针对的是软实时作业，该调度器根据作业的运行进度和剩余时间动态调整作业获得的资源量，以便作业尽可能的在deadline时间内完成。
- Constraint-based Scheduler主要针对的是硬实时作业，该调度器根据作业的deadline和当前系统中的实时作业运行情况，预测新提交的实时作业能不能在deadline时间内完成，如果不能，则将作业反馈给用户，让他重调整作业的deadline。