Hadoop作业在Linux上如何调度

在Linux上调度Hadoop作业通常涉及使用YARN（Yet Another Resource Negotiator）资源管理器。YARN是Hadoop生态系统中的一个关键组件，它负责集群资源的分配和任务调度。以下是在Linux上调度Hadoop作业的基本步骤：

1. 准备Hadoop环境：

   • 确保Hadoop集群已经正确安装并配置。
   • 配置core-site.xml, hdfs-site.xml, yarn-site.xml等文件。

2. 提交作业：

   • 使用hadoop jar命令提交MapReduce作业。例如：

     hadoop jar my-application.jar com.mycompany.MyJob input output
     

   • 这里my-application.jar是包含你的MapReduce程序的JAR文件，com.mycompany.MyJob是主类的全限定名，input和output分别是输入和输出目录。

3. YARN ResourceManager界面：

   • 你可以通过访问ResourceManager的Web界面来监控和管理作业。默认情况下，ResourceManager的UI地址是http://<resourcemanager-host>:8088。

4. 使用命令行工具：

   • YARN提供了一系列命令行工具来管理和监控作业，例如：
     • yarn application -list：列出所有正在运行和已完成的作业。
     • yarn application -status <application_id>：查看特定作业的状态。
     • yarn application -kill <application_id>：杀死一个正在运行的作业。

5. 作业优先级和队列：

   • 在yarn-site.xml中配置队列和优先级，以便更好地控制作业调度。
   • 你可以为不同的用户或应用程序定义不同的队列，并为这些队列设置优先级。

6. 资源请求和限制：

   • 在提交作业时，可以通过命令行参数或配置文件指定作业所需的资源（如内存和CPU核心数）。
   • 例如，使用-D mapreduce.map.memory.mb=2048和-D mapreduce.reduce.memory.mb=4096来设置Map和Reduce任务的内存需求。

7. 公平调度器或容量调度器：

   • YARN支持多种调度器，包括公平调度器（Fair Scheduler）和容量调度器（Capacity Scheduler）。
   • 这些调度器可以帮助你更有效地管理集群资源，确保不同团队或项目之间的资源公平分配。

8. 监控和日志：

   • 监控作业的执行情况，查看日志文件以诊断问题。
   • YARN的Web界面提供了访问日志的链接。

9. 自动重试和故障恢复：

   • YARN可以配置为在作业失败时自动重试。
   • 确保你的应用程序能够处理重试逻辑，并且是幂等的，以便在重试时不会产生副作用。

通过上述步骤，你可以在Linux环境下调度和管理Hadoop作业。记得根据你的具体需求调整配置，并定期检查集群的性能和资源使用情况。