Hadoop任务调度主要通过YARN（Yet Another Resource Negotiator）来实现。YARN是Hadoop 2.x版本引入的资源管理层，负责集群资源的分配和任务的调度。以下是Hadoop任务调度的基本实现步骤：
1. 资源管理器（ResourceManager）
- 作用：负责整个集群资源的管理和分配。
- 组件：
- 调度器（Scheduler）：决定哪个应用程序可以使用哪些资源。
- 应用程序管理器（ApplicationMaster）：每个应用程序都有一个ApplicationMaster，负责与ResourceManager协商资源，并监控和管理应用程序的执行。
2. 节点管理器（NodeManager）
- 作用：管理单个节点上的资源，并向ResourceManager报告资源使用情况。
- 功能：
- 监控节点的健康状况。
- 管理容器（Container），容器是执行任务的基本单位。
- 向ResourceManager报告节点的资源使用情况。
3. 调度器（Scheduler）
- 作用：根据不同的调度策略将资源分配给应用程序。
- 常见调度器：
- FIFO Scheduler（先进先出调度器）：按照提交顺序分配资源。
- Capacity Scheduler（容量调度器）：支持多租户，可以为不同的队列分配不同的资源容量。
- Fair Scheduler（公平调度器）：确保所有应用程序公平地共享集群资源。
4. 应用程序管理器（ApplicationMaster）
- 作用：
- 向ResourceManager申请资源。
- 监控和管理应用程序的执行。
- 处理容器的生命周期事件（如启动、监控、终止）。
5. 任务调度流程
- 提交应用程序：用户通过客户端提交MapReduce作业或其他类型的应用程序到ResourceManager。
- 资源申请：ApplicationMaster向ResourceManager申请所需的资源（如容器）。
- 资源分配：ResourceManager根据调度策略将资源分配给ApplicationMaster。
- 任务执行：ApplicationMaster在获得的容器中启动任务，并监控任务的执行状态。
- 进度报告：任务定期向ApplicationMaster报告进度。
- 资源释放：任务完成后，ApplicationMaster释放占用的资源，并向ResourceManager报告任务完成。
6. 配置和优化
- 配置文件：主要通过
yarn-site.xml和mapred-site.xml等配置文件进行配置。
- 优化策略：
- 调整调度器的参数，如队列容量、优先级等。
- 优化任务的并行度和资源分配策略。
- 监控和调整集群的资源使用情况，确保高效运行。
通过上述机制，Hadoop能够有效地管理和调度集群中的资源，确保各种应用程序能够高效地执行。
