Hadoop任务调度原理主要涉及以下几个方面：
1. 任务提交与初始化
- 客户端提交任务：用户通过Hadoop客户端（如Hadoop命令行工具或API）提交MapReduce任务。
- 任务分解：客户端将任务分解为多个子任务（Map任务和Reduce任务）。
- 资源分配：YARN（Yet Another Resource Negotiator）负责为这些子任务分配资源。
2. 资源管理器（ResourceManager）
- 全局资源管理：ResourceManager负责整个集群的资源管理和分配。
- 节点管理器（NodeManager）：每个节点上运行一个NodeManager，负责监控和管理该节点上的资源使用情况。
- 应用程序管理器（ApplicationMaster）：每个MapReduce任务都有一个对应的ApplicationMaster，负责协调任务的执行和资源请求。
3. 任务调度器（Scheduler）
- 容量调度器（Capacity Scheduler）：默认的调度器，支持多租户环境，可以为不同的队列分配不同的资源容量。
- 公平调度器（Fair Scheduler）：旨在为所有应用程序提供公平的资源访问机会，避免某些任务长时间占用资源。
- FIFO调度器：简单的先进先出调度器，按照任务提交的顺序进行调度。
4. 任务执行
- Map任务：在数据所在的节点上本地执行，减少数据传输开销。
- Shuffle阶段：Map任务的输出会被分区并传输到Reduce任务所在的节点。
- Reduce任务：接收来自多个Map任务的输出，进行汇总和处理。
5. 监控与容错
- 任务监控：ResourceManager和NodeManager实时监控任务的执行状态。
- 故障恢复：如果某个节点或任务失败，ResourceManager会重新调度任务到其他可用节点。
6. 作业历史服务器（JobHistoryServer）
- 记录每个作业的详细执行历史，包括任务开始时间、结束时间、资源使用情况等。
具体调度流程
- 提交作业：客户端将作业提交到ResourceManager。
- 资源分配：ResourceManager选择一个ApplicationMaster，并为其分配初始资源。
- 任务调度：ApplicationMaster向调度器请求资源，并根据调度策略（如容量调度器或公平调度器）获取具体的节点和容器。
- 任务执行：ApplicationMaster在获得的容器中启动Map任务和Reduce任务。
- 进度监控：ApplicationMaster定期向ResourceManager报告任务进度。
- 任务完成：所有任务完成后，ApplicationMaster通知ResourceManager作业结束，并释放资源。
注意事项
- 调度器的选择会影响集群的性能和资源利用率。
- 合理配置队列和资源限制可以优化多租户环境下的资源分配。
- 监控和日志记录对于排查问题和优化调度策略至关重要。
通过上述机制，Hadoop能够高效地管理和调度大规模数据处理任务，确保资源的合理利用和任务的及时完成。
