Linux系统里Hadoop任务如何调度

在Linux系统中，Hadoop任务的调度通常是通过YARN（Yet Another Resource Negotiator）来实现的。YARN是Hadoop的一个组件，负责集群资源的分配和任务的调度。以下是Hadoop任务调度的基本步骤：

1. 提交任务：首先，你需要将你的Hadoop作业（Job）提交到YARN集群。这可以通过命令行工具yarn jar来完成，或者使用编程接口。

2. 资源请求：当作业提交时，它会包含对资源的需求，比如需要多少内存、CPU核心数以及需要的节点数等。

3. 资源分配：YARN的ResourceManager负责接收作业提交，并根据当前集群的资源状况和作业的资源需求，决定将作业分配给哪个NodeManager。ResourceManager会维护一个全局的资源视图，并根据策略选择最合适的节点来运行应用程序的各个组件。

4. 任务调度：一旦资源被分配，ResourceManager会将具体的任务（Task）分发给对应的NodeManager。NodeManager负责在本地节点上启动容器（Container），并在容器中执行任务。

5. 任务监控：NodeManager会监控任务的执行状态，并将状态信息报告回ResourceManager。如果任务失败，ResourceManager可能会重新调度任务到其他节点。

6. 任务完成：当所有任务都成功完成后，ResourceManager会结束作业，并释放相关资源。

Hadoop的调度器有多种类型，包括：

• FIFO Scheduler（先进先出调度器）：这是最简单的调度策略，按照作业提交的顺序进行调度。
• Capacity Scheduler（容量调度器）：这种调度器允许你为不同的队列设置资源使用的上限，可以更好地控制资源分配和多租户环境。
• Fair Scheduler（公平调度器）：这种调度器旨在为所有作业提供公平的资源分配，避免某些作业长时间等待资源。

要配置Hadoop的调度器，你可以编辑yarn-site.xml文件，设置yarn.resourcemanager.scheduler.class属性来指定使用哪种调度器。例如，如果你想使用Capacity Scheduler，你可以这样设置：

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

然后，你还需要配置相应的队列和其他参数。

请注意，Hadoop的版本不同，其配置和调度器的行为可能会有所不同。上述信息适用于大多数Hadoop 2.x和3.x版本。如果你使用的是特定版本的Hadoop，建议查阅该版本的官方文档以获取最准确的配置指导。