Linux环境下HDFS通过YARN实现资源调度，核心组件及策略如下：
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核心组件
- ResourceManager：统一管理集群资源，分配任务。
- NodeManager：监控节点资源，执行具体任务。
- ApplicationMaster：为应用程序申请资源并调度。
- Container：资源分配的基本单位，承载任务运行。
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调度策略
- FIFO（先进先出）：按任务提交顺序执行，简单但资源利用率低。
- Capacity Scheduler：按队列分配固定比例资源，支持多租户公平使用。
- Fair Scheduler：动态调整资源，根据需求和历史使用情况分配，追求公平性。
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配置步骤
- 环境准备：安装JDK，配置SSH免密登录。
- 安装Hadoop：解压安装包，配置环境变量。
- 修改配置文件：在
yarn-site.xml中设置调度器类型（如yarn.resourcemanager.scheduler.class）及资源池参数。
- 启动集群：格式化NameNode，执行
start-dfs.sh和start-yarn.sh。
- 监控管理：通过YARN Web UI或命令行工具（如
yarn application -list）查看资源使用情况。
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优化策略
- 数据本地化：优先将任务调度到存储数据副本的节点，减少网络传输。
- 自动数据均衡：通过HDFS Balancer工具平衡节点间数据分布。
- 资源隔离：为不同用户或应用设置配额，避免资源抢占。
具体配置需根据集群规模和业务需求调整，可参考Hadoop官方文档获取详细参数说明。
