在Linux上，HDFS的资源调度策略主要通过Hadoop 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在Linux上常见的资源调度策略：
FIFO（先进先出）：这是最简单的调度策略，按照任务到达的顺序进行处理。虽然实现简单，但可能导致资源利用率不高。
容量调度器（Capacity Scheduler）：该调度器允许多个用户和应用程序在Hadoop集群中运行作业，同时确保每个用户或应用程序获得的资源量不超过其分配的容量。这对于需要限制资源使用量的场景非常有用。
公平调度器（Fair Scheduler）：与容量调度器类似，公平调度器也允许多个用户和应用程序共享集群资源，但它更注重资源的公平分配。每个用户或应用程序都会被分配一个权重，调度器会根据这个权重来分配资源，确保所有用户和应用程序都能公平地获得资源。
基于成本的公平调度队列：这是一种更高级的调度策略，它不仅考虑了请求的等待时间，还考虑了请求的处理成本。通过计算每个请求的处理时间，调度器可以更精确地分配资源，从而提高系统的整体效率。
异构环境下的数据块调度算法：在异构环境中，HDFS需要根据节点的资源状态和内存缓存队列来动态地进行数据块调度，以确保数据的安全性和系统的性能。
多租户环境下的资源隔离和配额管理：HDFS可以与Hadoop YARN等资源管理器配合使用，为不同租户分配计算和存储资源，同时通过细粒度的权限控制、配额管理和资源调度等方式来实现资源隔离和配额管理。
在配置HDFS资源调度时，可以通过修改yarn-site.xml文件来设置不同的调度策略和其他相关参数。例如，要启用容量调度器，可以在yarn-site.xml中配置如下：
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>
<value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler</value>
</property>
具体的配置步骤和策略可能会根据实际的集群规模、环境以及使用场景有所不同。建议参考Hadoop官方文档或咨询有经验的运维人员以获取详细的配置指导。