YARN 中包含 3 种可用的调度起：FIFOScheduler（先入先出调度器）、CapacityScheduler（容量调度器）、 FairScheduler（公平调度器）。

本文主要介绍 CapacityScheduler（容量调度器）相关的配置。

1. CapacityScheduler 概述

CapacityScheduler（容量调度器）是一个用于 Hadoop 的可插拔调度器，它允许多个租户安全地共享大型 YARN 集群，以便用户的应用程序可以在分配容量的约束下及时分配资源。

CapacityScheduler 旨在以用户友好的方式将 Hadoop 应用程序运行在多租户共享的 YARN 集群中，同时最大限度地提高 YARN 集群的吞吐量和利用率。

CapacityScheduler 旨在允许共享大型集群，同时为每个组织提供容量保证。CapacityScheduler 提供了一组严格的限制，以确保单个应用程序、用户或队列不会消耗集群中不成比例的资源量。此外，CapacityScheduler 对单个用户和队列中已初始化和待处理的应用程序提供限制，以确保集群的公平性和稳定性。

CapacityScheduler 提供了队列的概念。为了提供对资源共享的进一步控制和可预测性，CapacityScheduler 支持分层队列，以确保在允许其他队列使用空闲资源之前，先在组织的子队列之间共享资源，从而提供在组织的应用程序之间共享空闲资源的亲和力。

2. CapacityScheduler 特性

CapacityScheduler（容量调度器）具有如下特性：

• 分层队列 - 支持队列分层结构，以确保在允许其他队列使用空闲资源之前，先在组织的子队列之间共享资源，从而提供更多的控制和可预测性。
• 容量保证 - 意味着每个队列都被分配了一定比例的资源容量。每个队列获得的资源容量是固定的，所有提交到队列的应用程序都可以使用这些资源。管理员可以对分配给每个队列的容量配置软限制和可选的硬限制。
• 安全性 - 每个队列都有严格的 ACL，控制哪些用户可以向队列提交应用程序。此外，还有一些安全措施可确保用户无法查看和/或修改其他用户的应用程序。此外，每个队列还支持系统管理员角色。
• 弹性 - 可以将空闲资源分配给超出其容量的任何其他队列。当未来某个时间点运行低于容量的队列需要这些资源时，随着在这些资源上调度的任务完成，空闲的资源将被分配给运行低于容量的队列上的应用程序（也支持抢占）。这确保了资源以可预测和弹性的方式提供给队列，从而防止集群中的人为资源孤岛，从而有助于提高利用率。
• 多租户 - 提供全面的限制，以防止单个应用程序、用户和队列独占队列或整个集群的资源。
• 操作性
  • 运行时配置 - 管理员可以在运行时以安全的方式更改队列定义和属性（例如容量、ACL），以最大程度地减少对用户的干扰。此外，还为用户和管理员提供了一个控制台，用于查看系统中各个队列的当前资源分配情况。管理员可以在运行时添加其他队列，但不能在运行时删除队列，除非队列已停止且没有待处理/正在运行的应用程序。
  • 排出应用程序 - 管理员可以在运行时停止队列，以确保现有应用程序运行完成时，不能提交新的应用程序。如果队列处于 STOPPED 状态，则无法将新应用程序提交给其自身或其任何子队列。现有应用程序可以继续执行，因此队列可以正常排出。管理员还可以启动已停止的队列。
• 基于资源的调度 - 支持资源密集型应用程序，其中应用程序可以选择指定比默认值更高的资源需求，从而适应具有不同资源要求的应用程序。目前，内存是支持的资源需求。
• 基于默认或用户定义的放置规则的队列映射接口 - 此功能允许用户根据某些默认放置规则，将作业映射到特定队列。例如基于用户和组或应用程序名称。用户还可以定义自己的放置规则。
• 优先级调度 - 此功能允许以不同的优先级提交和调度应用程序。整数值越高表示优先级越高。目前，仅 FIFO 排序策略支持应用程序优先级。
• 绝对资源配置 - 管理员可以为队列指定绝对资源，而不是提供基于百分比的值。这为管理员提供了更好的控制，以便为给定队列配置所需的资源量。
• 子队列的动态自动创建和管理 - 此功能支持与队列映射结合自动创建子队列，队列映射当前支持基于用户组的队列映射，以将应用程序放置到队列。Scheduler 还支持根据父队列上配置的策略对这些自动创建的子队列进行容量管理。

3. CapacityScheduler 配置

3.1. 设置 ResourceManager 以使用 CapacityScheduler

要将 ResourceManager 配置为使用 CapacityScheduler，请在 $HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml 中设置以下属性：

    <property>
      <name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>
      <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler</value>
    </property>

3.2. 设置队列

$HADOOP_HOME/etc/hadoop/capacity-scheduler.xml 是 CapacityScheduler 的配置文件。其中，预定义了一个名为 root 的队列，系统中的所有队列都是 root 队列的子队列。

可以通过使用逗号（,）分隔的子队列列表配置 yarn.scheduler.capacity.root.queues 来设置更多队列。CapacityScheduler 使用称为 队列路径 的概念来配置队列的层次结构。队列路径 是队列层次结构的完整路径，从 root 开始，以点（.）作为层次分隔符。

要创建给定队列的子队列，可以使用配置属性 yarn.scheduler.capacity.<queue-path>.queues 来定义。这里的 <queue-path> 指的是队列的路径，用于唯一标识特定队列及其位置。除非另有说明，子队列不会直接从父队列继承属性。

如下是一个包含 3 个顶层子队列 a、b 和 c，以及 a 和 b 的一些子队列的示例：

<property>
  <name>yarn.scheduler.capacity.root.queues</name>
  <value>a,b,c</value>
  <description>The queues at the this level (root is the root queue).
  </description>
</property>

<property>
  <name>yarn.scheduler.capacity.root.a.queues</name>
  <value>a1,a2</value>
  <description>The queues at the this level (root is the root queue).
  </description>
</property>

<property>
  <name>yarn.scheduler.capacity.root.b.queues</name>
  <value>b1,b2,b3</value>
  <description>The queues at the this level (root is the root queue).
  </description>
</property>

上述 CapacityScheduler 队列的配置示例所定义的队列层次结构，如下所示。

root
├── a
│   ├── a1
│   └── a2
├── b
│   ├── b1
│   ├── b2
│   └── b3
└── c

3.3. 队列属性

• 资源容量限制

• 用绝对资源进行资源容量限制

CapacityScheduler 支持用绝对资源量来限制队列的资源容量。正如前文提到的 yarn.scheduler.capacity.<queue-path>.capacity 和 yarn.scheduler.capacity.<queue-path>.max-capacity，管理员可以指定一个绝对资源数值，如[memory=10240,vcores=12]，表示将资源容量为 10GB 内存 和 12 个 VCore。

• 正在运行和待处理的应用程序数量限制

CapacityScheduler 支持以下参数来控制正在运行和待处理的应用程序：

还可以限制每个用户的并行应用程序数量。

这些资源限制的评估按以下顺序进行：
- maximum-applications 检查 - 如果超出限制，作业提交将立即被拒绝。
- max-parallel-apps 检查 - 提交被接受，但应用程序不会转换为 RUNNING 状态，而是保持在 ACCEPTED 状态，直到满足队列/用户的资源限制。
- maximum-am-resource-percent 检查 - 如果正在运行的 Application Masters 太多，应用程序将保持在 ACCEPTED 状态，直到有足够的空间。

• 队列管理和权限

CapacityScheduler 支持以下属性来管理队列：

【注意】
ACL 的格式为用户之间或用户组之间用逗号（,）分割，而用户与用户组之间用空格分割，例如 user1,user2 group1,group2。 特殊值 * 表示所有人。若未指定 ACL 属性，root 队列的默认值为 *。

• 基于用户或组、应用程序名称或用户定义的放置规则的队列映射

CapacityScheduler 支持用如下属性配置基于 用户或组、用户与组、应用程序名称 的队列映射。用户还可以定义自己的放置规则：

下面的示例分别涵盖了单个映射。若存在使用逗号分隔值的多个映射，则将从左到右进行评估求解，并且将使用第一个有效映射。下面的示例顺序是根据多个映射情况下运行时的实际执行顺序记录的。

<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.queue-mappings</name>
    <value>u:%user:%primary_group.%user</value>
    <description>将用户映射到与用户名相同的队列，但父队列的名称应与用户的主要组相同。</description>
 </property>
 ...
 <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.queue-mappings</name>
    <value>u:%user:%secondary_group.%user</value>
    <description>将用户映射到与用户名相同的队列，但父队列的名称应与用户的任意次要组相同。</description>
 </property>
 ...
 <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.queue-mappings</name>
    <value>u:%user:%user</value>
    <description>将用户映射到与用户名相同的队列。</description>
 </property>
 ...
 <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.queue-mappings</name>
    <value>u:user2:%primary_group</value>
    <description>将用户 user2 映射到与该用户主要用户组同名的队列。</description>
 </property>
 ...
 <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.queue-mappings</name>
    <value>u:user3:%secondary_group</value>
    <description>将用户 user3 映射到与该用户任意次要用户组同名的队列。</description>
 </property>
 ...
 <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.queue-mappings</name>
    <value>u:user1:queue1</value>
    <description>将用户 user1 映射到队列 queue1。</description>
 </property>
 ...
 <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.queue-mappings</name>
    <value>g:group1:queue2</value>
    <description>将用户组 group1 映射到队列 queue2</description>
 </property>
 ...
 <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.queue-mappings</name>
    <value>u:user1:queue1,u:user2:queue2</value>
    <description>将用户 user1 映射到队列 queue1，将用户 user2 映射到队列queue2。</description>
 </property>

  <property>
    <name>yarn.scheduler.queue-placement-rules.app-name</name>
    <value>appName1:queue1,%application:%application</value>
    <description>
      将应用程序 appName1 映射到队列 queue1，将当前应用映射到与应用名称同名的队列。此映射将被从左至右进行求解，并且将使用第一个有效映射。</description>
  </property>

• 应用程序的队列生命周期

3.4. 设置应用程序优先级

应用程序优先级仅与 FIFO 排序策略一起使用，CapacityScheduler 的默认排序策略就是 FIFO。应用程序的默认优先级可以是 集群级别 和 队列级别：

• 集群级别优先级
  任何优先级高于 集群最大优先级 的应用程序，在向 YARN 集群提交时都会将其优先级重置为 集群最大优先级。 $HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml 是集群最大优先级的配置文件。

• 子队列级别优先级
  每个子队列由管理员提供默认优先级。队列的默认优先级将应用于在执行提交时未指定优先级的应用程序。$HADOOP_HOME/etc/hadoop/capacity-scheduler.xml 是队列级别优先级的配置文件。

【注意】
当将应用程序移动到不同的队列时，应用程序的优先级不会改变。

CapacityScheduler 容器抢占

3.5. CapacityScheduler 容器抢占

CapacityScheduler 支持从资源使用量超过其保证容量的队列中抢占（preemption）容器。需要在 $HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml 中启用以下配置参数以支持应用程序容器的抢占。

当为 yarn.resourcemanager.scheduler.monitor.policies 配置 ProportionalCapacityPreemptionPolicy 类时，可以在 $HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml 中配置以下属性来控制容器的抢占：

CapacityScheduler 支持 $HADOOP_HOME/etc/hadoop/capacity-scheduler.xml 中的以下配置来控制提交到队列的应用程序容器的抢占。

3.6. 预定属性

• 预定管理与权限

CapacityScheduler 支持用如下参数来控制预定的创建、删除、更新和展示。请注意，任何用户都可以更新、删除或展示自己的预定。如果启用 预定 ACL 但未定义 预定 ACL，则每个人都可以访问预定。在下面的示例中，<queue> 是队列名。例如，可以用参数 yarn.scheduler.capacity.root.default.acl_administer_reservations 设置 预定 ACL，以便管理 default 队列上的预定。

3.7. 用 CapacityScheduler 配置 ReservationSystem

CapacityScheduler 支持 ReservationSystem，允许用户提前预定资源。应用程序可以在提交时指定 reservationId，以便在运行时请求预定的资源。可以在 ReservationSystem 的 $HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml 中配置以下属性。

ReservationSystem 与 CapacityScheduler 队列层次结构集成，并且可以为当前的任何 LeafQueue 进行配置。 CapacityScheduler 支持用如下属性来调整 ReservationSystem：

3.8. 子队列的动态自动创建和管理

CapacityScheduler 支持在已配置为启用此功能的父队列下自动创建子队列。

• 实现动态创建子队列所需的队列映射设置

在 yarn.scheduler.capacity.queue-mappings 中列出的用户组队列映射需要指定一个额外的父队列参数，来标识需要在哪个父队列下创建自动创建的子队列。有关更多详细信息，请参阅上面的 基于用户与组的队列映射 部分。请注意，这种父队列还需要启用子队列的自动创建，如下面的 用于动态子队列自动创建和管理的父队列配置 部分中所述

<property>
   <name>yarn.scheduler.capacity.queue-mappings</name>
   <value>u:user1:queue1,g:group1:queue2,u:user2:%primary_group,u:%user:parent1.%user</value>
   <description>'u:%user:parent1.%user' 映射将允许任何非 user1 的用户；
     user2 将映射到其自己的用户特定叶队列，该队列将在队列parent1之下自动创建
   </description>
</property>

• 父队列配置，以实现动态子队列自动创建和管理

动态队列自动创建和管理功能与 CapacityScheduler 队列层次结构集成，并且可以将当前的 ParentQueue 配置为自动创建子队列。此类父队列不支持其他预配置队列与自动创建的队列共存。 CapacityScheduler 支持用如下属性启用队列的自动创建。

• 用 CapacityScheduler 配置自动创建的子队列

已启用自动创建子队列的父队列，支持配置子队列的模板参数。自动创建的队列支持除队列 ACL、绝对资源配置 之外的所有子队列配置参数。队列 ACL 则从当前父队列中继承。

<property>
   <name>yarn.scheduler.capacity.root.parent1.auto-create-child-queue.enabled</name>
   <value>true</value>
   <description>为队列 root.parent1 启用自动子队列创建</description>
 </property>
 <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.parent1.leaf-queue-template.capacity</name>
    <value>5</value>
    <description>为队列 root.parent1 中的子队列设置容量模板参数 capacity</description>
 </property>
 <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.parent1.leaf-queue-template.maximum-capacity</name>
    <value>100</value>
    <description>为队列 root.parent1 中的子队列设置容量模板参数 maximum-capacity</description>
 </property>
 <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.parent1.leaf-queue-template.user-limit-factor</name>
    <value>3.0</value>
    <description>为队列 root.parent1 中的子队列设置容量模板参数 user-limit-factor</description>
 </property>
 <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.parent1.leaf-queue-template.ordering-policy</name>
    <value>fair</value>
    <description>为队列 root.parent1 中的子队列设置容量模板参数 ordering-policy</description>
 </property>
 <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.parent1.GPU.capacity</name>
    <value>50</value>
 </property>
 <property>
     <name>yarn.scheduler.capacity.root.parent1.accessible-node-labels</name>
     <value>GPU,SSD</value>
   </property>
 <property>
     <name>yarn.scheduler.capacity.root.parent1.leaf-queue-template.accessible-node-labels</name>
     <value>GPU</value>
     <description>为队列 root.parent1 中的子队列设置容量模板参数 accessible-node-labels</description>
  </property>
 <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.root.parent1.leaf-queue-template.accessible-node-labels.GPU.capacity</name>
    <value>5</value>
 </property>

• 用于自动创建队列管理的调度编辑策略配置 (Edit Policy Configuration)

管理员需要在yarn.resourcemanager.scheduler.monitor.policies 配置中，将一个额外的 org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.QueueManagementDynamicEditPolicy 调度编辑策略指定到当前调度编辑策略列表中，在配置中以逗号（,）分隔多个策略。有关更多详细信息，请参阅 CapacityScheduler 容器抢占。

3.9. 其他属性

• 资源计算器（Resource Calculator）

• 数据局部性（Data Locality）

【注意】
如果 YARN 与文件系统分开部署，则应通过将 yarn.scheduler.capacity.node-locality-delay 设置为 -1 来禁用此功能。因为在 YARN 与文件系统分开部署的环境中，局部性没有意义，在这种情况下，会忽略请求中的位置约束。

• 每个 NodeManager 心跳之中的容器分配

CapacityScheduler 支持用如下属性控制在每个 NodeManager 心跳中可以分配的容器数量：

3.10. 检查 CapacityScheduler 的配置

在集群安装与配置完成后，可以在 YARN Web UI 里查看 CapacityScheduler 配置，步骤如下：

• 正常启动 YARN 集群
• 打开 ResourceManager Web UI
• 在 /scheduler 中查看各个队列的资源使用情况

4. 更改队列配置

更改队列、调度器属性和添加、删除队列可以通过 2 种方式完成：文件或 API。具体的更改方式，可以用 $HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml 中的 yarn.scheduler.configuration.store.class 属性进行控制，允许的值包括：

• file（默认值）将允许通过文件更改队列配置；
• memory 将允许通过 API 更改队列配置（但重启后，更改失效）；
• leveldb 将允许通过 API 更改队列配置，并将更改存储在 leveldb 后端存储中；
• zk 将允许通过 API 更改队列配置，并将更改存储在 zookeeper 后端存储中。

4.1. 通过文件更改

通过文件更改 CapacityScheduler 队列配置，需要编辑 $HADOOP_HOME/etc/hadoop/capacity-scheduler.xml，并运行 yarn rmadmin -refreshQueues 刷新队列配置。

$ vi $HADOOP_HOME/etc/hadoop/capacity-scheduler.xml
$ $HADOOP_HOME/bin/yarn rmadmin -refreshQueues

具体更改步骤为：

1. 在删除子队列之前，子队列中不应有 RUNNING/PENDING 的应用程序，并且必须通过更改 yarn.scheduler.capacity.<queue-path>.state 来停止子队列。请参阅 队列管理和权限。在删除父队列之前，其所有子队列中都不应有任何 RUNNING/PENDING 的应用程序，并且必须停止所有子队列，父队列也需要停止。
2. 删除 $HADOOP_HOME/etc/hadoop/capacity-scheduler.xml 中的队列配置
3. 运行 yarn rmadmin -refreshQueues 刷新队列配置

4.2. 通过 API 更改（alpha 阶段）

通过 API 更改 CapacityScheduler 队列配置，并使用调度器配置的后端存储保存更改。要启用此功能，可以在 $HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml 中配置以下属性。

【注意】
此功能处于 alpha 阶段，未来可能会发生变化。当通过 yarn.scheduler.configuration.store.class 启用调度器配置变更时，yarn rmadmin -refreshQueues 将被禁用，即无法再通过文件更新 CapacityScheduler 队列配置。

有关如何通过 REST 更改调度器配置的示例，请参阅 YARN Resource Manager REST API；有关如何通过命令行更改调度器配置的示例，请参阅 YARN Commands Reference。

5. 更新容器（实验特性）

一旦 Application Master 从 Resource Manager 接收到容器， Application Master 可以请求 Resource Manager 更新容器的某些属性。目前，仅支持 2 种类型的容器更新：

• 资源更新
  Application Master 可以请求 Resource Manager 更新容器的资源大小。例如，将容器从 2GB、2vcore 更新为 4GB、2vcore。
• 执行类型更新
  Application Master 可以请求 Resource Manager 更新容器的 ExecutionType。例如：将执行类型从 GUARANTEED 更改为 OPPORTUNISTIC，反之亦然。

这是通过 Application Master 填充 Updated_containers 字段来实现的，该字段是 AllocateRequestProto 中 UpdateContainerRequestProto 类型的列表。Application Master 可以在同一个分配调用中发出多个容器更新请求。

UpdateContainerRequestProto 的架构（schema）如下所示：

message UpdateContainerRequestProto {
  required int32 container_version = 1;
  required ContainerIdProto container_id = 2;
  required ContainerUpdateTypeProto update_type = 3;
  optional ResourceProto capability = 4;
  optional ExecutionTypeProto execution_type = 5;
}

ContainerUpdateTypeProto 是一个枚举类型：

enum ContainerUpdateTypeProto {
  INCREASE_RESOURCE = 0;
  DECREASE_RESOURCE = 1;
  PROMOTE_EXECUTION_TYPE = 2;
  DEMOTE_EXECUTION_TYPE = 3;
}

受上述枚举的限制，容器更新当前仅支持在一个更新请求中更改容器的资源更新或 ExecutionType，不能同时更新。

Application Master 还必须提供它从 Resource Manager 收到的最新 ContainerProto。这是 Resource Manager 将尝试更新的容器。如果 Resource Manager 能够更新所请求的容器，则更新后的容器将在同一分配调用或后续调用之一的 AllocateResponseProto 返回值中的 updated_containers 列表字段（列表中元素为 UpdatedContainerProto 类型，其架构如下所示）中返回。

message UpdatedContainerProto {
  required ContainerUpdateTypeProto update_type = 1;
  required ContainerProto container = 2;
}

它指定在 Container 上执行的容器更新的类型以及更新的 Container 对象（包含更新后的容器令牌）。然后，Application Master 可以使用容器令牌来要求相应的 NodeManager 启动容器（如果容器尚未启动），或者使用更新后的令牌来更新容器。

DECREASE_RESOURCE 和 DEMOTE_EXECUTION_TYPE 容器更新是自动的，Application Master 无需明确要求 NodeManager 减少容器的资源。而其他更新类型则需要 Application Master 明确要求 NodeManager 更新容器。如果 yarn.resourcemanager.auto-update.containers 属性值为 true（默认为 false）， Resource Manager 将确保所有容器更新都是自动的。

6. 活动（Activities）

调度活动 是用于在某些关键调度路径上进行调试的活动消息，它们可以通过 RESTful API 进行记录和公开，对调度器性能影响较小。目前，支持2种类型的活动：调度器活动和应用程序活动。

6.1. 调度器活动

调度器活动 包括调度周期中有用的调度信息，这些信息说明了调度器如何分配容器。调度器活动 REST API(http://rm-http-address:port/ws/v1/cluster/scheduler/activities) 提供了一种记录调度器活动并从缓存中获取这些活动的方法。为了消除性能影响，调度器会在调度周期结束时自动禁用记录活动，可以再次查询 RESTful API 以获取最新的调度器活动。

有关查询参数、输出结构，以及有关调度器活动的示例，请参阅 YARN Resource Manager REST API。

6.2. 应用程序活动

应用程序活动 包括指定应用程序中有用的调度信息，这些信息说明了如何满足或跳过需求。应用程序活动 REST API (http://rm-http-address:port/ws/v1/cluster/scheduler/app-activities/{appid}) 提供了一种方法，可以在几秒内记录指定应用程序的应用程序活动，或从缓存中获取历史应用程序活动，可通过 actions 参数指定包括 refresh 和 get 在内的可用操作。

• 若指定 actions=refresh，将在一定时间（默认为 3 秒）内开启应用程序活动记录，并获得简单的响应，例如：{“appActivities”:{“applicationId”:“application_1562308866454_0001”,“diagnostic”:“Successfully received action: refresh”,“timestamp”:1562308869253,“dateTime”:“Fri Jul 05 14:41:09 CST 2019”}}
• 若指定 actions=get，将不会启用应用程序活动记录，而是直接从缓存中获取历史应用程序活动记录。
• 若未指定 actions 参数，则 actions 默认为“refresh,get”，即同时执行“refresh”与“get”。

有关查询参数、输出结构，以及有关应用程序活动的示例，请参阅 YARN Resource Manager REST API。

6.3. 活动的配置

CapacityScheduler 支持用如下属性来控制缓存大小、调度器（或应用程序）活动的到期时间。

6.4. Web UI

Resource Manager Web UI 上的应用程序尝试页面中提供了活动信息，其中汇总并显示了未完成的请求。只需点击刷新按钮即可获取最新的活动信息。