在Linux系统中，HDFS的资源调度主要通过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资源调度的相关介绍：
YARN架构和资源调度简介
- ResourceManager：负责集群资源的统一管理和调度。
- NodeManager：负责单个节点的资源管理和监控。
- ApplicationMaster：负责特定应用程序的资源申请和调度。
- Container：是YARN中的资源分配单位，代表一个应用程序的运行实例。
常见的调度策略
- FIFO（先进先出）：按照作业提交的顺序执行任务。
- 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，更加公平。
配置HDFS资源调度的步骤
- 环境准备：安装JDK并配置SSH免密登录。
- Hadoop安装：下载并解压Hadoop安装包，配置环境变量。
- HDFS配置：配置
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：配置Secondary NameNode和ZooKeeper以提高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。
注意事项
- 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。
通过上述步骤和策略，可以在CentOS上配置HDFS资源调度，以优化集群的性能和资源利用率。