Hadoop作业在Ubuntu上如何调度

在Ubuntu上调度Hadoop作业通常涉及以下几个步骤：

准备Hadoop环境

• 确保Hadoop集群已经正确安装和配置。
• 配置Hadoop的 core-site.xml, hdfs-site.xml, yarn-site.xml, 和 mapred-site.xml 文件。
• 启动Hadoop集群，包括NameNode, DataNode, ResourceManager, 和 NodeManager。

编写MapReduce程序

• 使用Java或其他支持的编程语言编写MapReduce作业。
• 编译并打包成JAR文件。

提交任务到YARN

• 使用 yarn jar命令提交MapReduce作业。例如：

  yarn jar your-job.jar com.yourcompany.YourJobClass input output
  

  其中 your-job.jar 是你的作业JAR文件，com.yourcompany.YourJobClass 是主类，input 是输入数据路径，output 是输出数据路径。

使用YARN资源管理器界面

• 你可以通过访问YARN ResourceManager的Web界面来监控和管理作业。默认地址通常是 http://<ResourceManager-Host>:8088/cluster。

使用命令行工具

• 使用 yarn application命令来查询作业状态，例如：

  yarn application -list
  yarn application -status <application-id>
  

使用Cron作业

• 如果你想定期运行Hadoop任务，可以使用Cron作业。
• 编辑Crontab文件：

  crontab -e
  

• 添加一行来定义任务的执行时间，例如每天凌晨执行：

  0 0 * * * /path/to/hadoop jar /path/to/your-job.jar com.yourcompany.YourJobClass /input/path /output/path
  

使用Apache Oozie

• 对于更复杂的作业调度需求，可以使用Apache Oozie，它是一个工作流调度系统，可以用来管理和协调多个Hadoop作业。

使用第三方调度工具

• 还可以使用像Apache Airflow、Rundeck或Control-M这样的第三方调度工具来管理和调度Hadoop任务。

请注意，Hadoop的版本和发行版可能会影响具体的命令和配置步骤，因此建议参考你所使用的Hadoop版本的官方文档来获取最准确的信息。