在Linux下，Hadoop使用YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为其资源管理和任务调度系统。YARN负责在Hadoop集群中分配资源并调度任务。以下是Hadoop在Linux上进行任务调度的主要组件和步骤：
YARN的主要组件
- ResourceManager：集群资源的总调度者，负责全局资源分配。包含两个子组件：调度器（Scheduler）和应用程序管理器（ApplicationManager）。
- NodeManager：每个工作节点（DataNode）上的代理，负责管理单个节点上的资源，并向ResourceManager汇报资源使用情况。
- ApplicationMaster：每个应用程序（如MapReduce、Spark Job）的专属管理者，负责协调和管理应用程序的生命周期，包括资源请求、任务调度和监控。
- Container：YARN中资源分配的基本单位，用于封装应用程序运行所需的各种资源，如内存、CPU和磁盘空间。
Hadoop任务调度的主要步骤
- 作业提交：用户通过Hadoop客户端提交作业（如MapReduce作业）到ResourceManager。
- 资源分配：ResourceManager将作业添加到作业队列中，并根据调度策略选择一个合适的NodeManager来运行作业的第一个组件。
- 任务执行：ResourceManager通知选定的NodeManager分配一个容器来执行作业的第一个组件。NodeManager在分配的容器中启动应用程序，并监控其进度。
- 进度和状态更新：任务执行过程中，ApplicationMaster会定期向ResourceManager报告任务的进度和状态。
- 任务完成：当所有组件都完成任务后，ResourceManager将作业标记为完成，并释放相关资源。
YARN支持的调度策略
- FIFO（先进先出）：按照作业的提交顺序执行任务，简单但资源利用率低。
- Capacity Scheduler：队列划分，保证资源隔离，适用于多租户集群。
- Fair Scheduler：动态平衡资源，公平共享，适用于混合负载场景。
通过以上步骤和策略，Hadoop在Linux下可以实现高效的任务调度和管理。
