在Kubernetes（K8s）中优化Hadoop的任务调度，可以显著提升大数据处理的效率和资源利用率。以下是一些关键的优化策略：
Kubernetes调度器通过两个控制循环来工作：Informer Path负责监听集群中Pod、Node、Service等API对象的变化，而Scheduling Path则负责从调度队列中取出待调度的Pod，运行算法选出最优节点。这个过程涉及到预选和优选两个阶段，最终将Pod绑定到合适的节点上。
在Kubernetes中管理Hadoop资源，需要考虑资源配置、数据分区、数据压缩、数据本地化以及合理的数据倾斜处理。这些措施可以帮助提高Hadoop的性能和效率。
通过上述优化策略和技巧，可以在Kubernetes环境中实现Hadoop任务调度的优化，从而提高整体的大数据处理性能。
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