本文基於Hadoop 3.0.0
Yarn容器分爲2種：
Guaranteed Containers:
節點上存在未分配的資源時纔將容器分配給節點
Opportunistic Containers:
在調度時沒有可用的資源也可以將容器分派給NM。在這種情況下，Opportunistic容器將在NM處排隊，等待資源可用。
如果有可用資源，則無論其執行類型如何，都會立即啓動容器的執行。
如果沒有可用資源：
Guaranteed Containers:根據要執行的Guaranteed容器的要求殺死Opportunistic容器，然後開始執行。
Opportunistic Containers:保留在隊列中，直到資源可用。
當一個容器完成其執行並釋放資源時，我們檢查排隊的容器，如果有可用的資源，就開始執行它們。默認以FIFO順序從隊列中選擇容器。
默認不開啓Opportunistic Container，如果需要使用該功能需要在yarn-site.xml文件中配置如下Property:
配置及測試見官網：http://hadoop.apache.org/docs/r3.0.0/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/OpportunisticContainers.html
測試用例爲 pi
$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.0.3.jar pi -Dmapreduce.job.num-opportunistic-maps-percent="40" 10 100
參數含義：
每100個Container中Opportunistic Containers的數量爲40
Number of Maps = 10
Samples per Map = 100
pi程序的程序入口：QuasiMonteCarlo.java
首先進行參數處理，將num-opportunistic-maps-percent值設爲輸入值(默認爲0)
之後提交job，啓動AM：MRAppMaster.java
AM生成相應的ContainerRequest，mapsMod100的意思是現在已經申請的map containers數量 mod 100，numOpportunisticMapsPercent就是我們之前輸入的參數。
RM通過AMserver接受AM的Request，當開啓Opportunistic選項時，RM開啓oppContainerAllocatingAMService，否則開啓正常的ApplicationMasterService。
oppContainerAllocatingAMService將opportunities request和guaranteed request分開處理
NM對於opportunities container和guaranteed container的調度
首先若請求是開啓GuarnateedContainer時，入隊，直接啓動。(在資源足夠時直接啓動，否則殺死一些Opportunistic containers以獲取足夠的資源)
如果是Opportunistic containers，則先啓動隊列中的Guaranteed containers，之後再啓動自身。