Linux系统中Hadoop的资源如何分配

Linux系统中Hadoop资源分配主要通过YARN实现，核心方法如下：

1. 资源隔离与配额
   • 使用cgroups限制CPU、内存、磁盘I/O等资源，为任务或容器设置最小/最大资源配额（如yarn.scheduler.minimum-allocation-mb和yarn.scheduler.maximum-allocation-mb）。
2. 配置文件参数调整
   • yarn-site.xml：设置NodeManager资源（yarn.nodemanager.resource.memory-mb等）、调度器类型（容量/公平调度器）及队列资源占比。
   • mapred-site.xml：配置Map/Reduce任务内存、CPU核心数（mapreduce.map.memory.mb等）。
3. 调度策略优化
   • 选择容量调度器（固定比例分配）或公平调度器（动态共享资源），通过队列配置资源分配优先级。
   • 启用动态资源分配，允许应用按需申请/释放资源。
4. 硬件与系统调优
   • 确保节点内存、CPU、磁盘性能满足需求，调整内核参数（如文件描述符限制）。
5. 监控与维护
   • 通过YARN Web UI监控资源使用情况，结合Ganglia等工具分析集群负载，定期优化配置。

具体配置需结合集群规模和业务场景调整，修改配置后需重启YARN服务生效。