1. 前置准备：安装与配置Hadoop集群
在Debian系统上实现Hadoop任务调度前，需先完成Hadoop基础环境的搭建。具体步骤包括：下载Hadoop（如3.3.1版本）并解压至/usr/local/，配置环境变量（HADOOP_HOME、PATH）；编辑核心配置文件（core-site.xml设置HDFS URI、hdfs-site.xml配置副本数、mapred-site.xml指定YARN为框架、yarn-site.xml配置ResourceManager主机），并通过start-dfs.sh、start-yarn.sh启动HDFS和YARN集群。
2. 使用YARN自带调度器进行基础任务调度
YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的资源管理核心，其内置三种调度器可满足不同场景需求：
default队列占80%资源），支持多租户并行，适合生产环境；mapred-site.xml，设置mapreduce.jobtracker.taskScheduler属性（如org.apache.hadoop.mapred.FairScheduler），重启YARN使配置生效。3. 通过命令行提交与监控任务
使用hadoop jar命令提交MapReduce作业，语法为：
hadoop jar /path/to/your-job.jar com.yourcompany.YourJobClass input_path output_path
提交后，可通过以下命令监控任务状态：
yarn application -list：查看所有运行中/已完成的作业；yarn application -status <application_id>：查看指定作业的详细信息（如进度、资源使用）；http://<ResourceManager-IP>:8088）：直观展示集群资源、作业列表及单个作业的执行详情（如Container状态、日志链接）。4. 使用Cron实现定期任务调度
若需定期执行Hadoop任务（如每日ETL），可借助Linux系统的Cron工具。编辑Cron表（crontab -e），添加定时规则（如每天午夜执行）：
0 0 * * * /path/to/hadoop jar /path/to/your-job.jar com.yourcompany.YourJobClass /input/path /output/path >> /path/to/logfile.log 2>&1
该配置会将任务输出和错误日志重定向至指定文件，便于后续查看。
5. 使用Apache Oozie进行复杂工作流调度
对于需要多步骤依赖（如“MapReduce→Hive→Spark”）的复杂任务，可使用Oozie工作流调度系统。步骤如下：
/usr/local/，配置环境变量（OOZIE_HOME、PATH）；oozie-site.xml，设置oozie.service.HadoopAccessorService.hadoop.configurations指向Hadoop配置目录；map-reduce、hive）及依赖关系（如<ok to="hive-node"/>）；oozie job -config job.properties -run命令提交，Oozie会自动管理任务执行顺序及失败重试。6. 使用Apache Airflow实现高级调度
对于需要复杂依赖（如跨任务、跨系统）的场景，可使用Airflow。步骤如下：
pip install apache-airflow安装，初始化数据库（airflow db init）；airflow.cfg，设置调度器（如LocalScheduler）、Web服务器端口；BashOperator调用Hadoop命令）、依赖关系（如task1 >> task2）及调度间隔（如schedule_interval='@daily'）；airflow webserver（Web界面）和airflow scheduler（调度器），通过Web界面管理DAG。
