HDFS资源调度主要通过Hadoop的YARN（Yet Another Resource Negotiator）来实现。YARN是Hadoop的资源管理和调度系统，负责为运行在Hadoop集群上的应用程序提供资源管理和调度服务。以下是HDFS资源调度的实现方式：
YARN架构和资源调度概述
YARN主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container等组件组成。资源调度器是YARN的核心部分，负责将集群资源分配给不同的应用程序。
常用调度策略
- FIFO（先进先出）：按照作业提交的顺序执行任务。这是最简单的调度策略，但可能导致资源利用率不高。
- Capacity Scheduler：为不同的队列分配固定比例的资源，保证资源的合理利用和作业的公平执行。
- Fair Scheduler：根据队列的资源需求和作业的历史资源使用情况进行资源分配，实现更公平的资源分配。
配置HDFS资源调度的步骤
- 环境准备：安装JDK并设置SSH无密码登录。
- Hadoop安装：下载并解压Hadoop安装包，配置环境变量。
- HDFS配置：设置core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml和yarn-site.xml文件。
- 资源调度方案：在yarn-site.xml中配置ResourceManager和NodeManager的相关参数，如资源池、调度策略等。
- 高可用性配置：设置Secondary NameNode和ZooKeeper以增强HDFS的高可用性。
- 启动HDFS：格式化NameNode并使用start-dfs.sh脚本启动HDFS集群。
- 监控和管理：使用HDFS命令行工具或Web界面监控集群状态。
通过上述步骤和策略，可以在CentOS上设置HDFS资源调度，以优化集群的性能和资源利用率。在进行任何配置更改之前，建议先停止HDFS服务，以避免配置更改时的不一致状态。确保将更改后的配置文件同步到所有DataNode和SecondaryNameNode上。在生产环境中，可能需要根据集群的性能和使用情况进行进一步的调整。