Hadoop在Linux上的任务调度是如何实现的

Hadoop在Linux上通过YARN（Yet Another Resource Negotiator）实现任务调度，核心组件及流程如下：

• 核心组件

  • ResourceManager（RM）：管理集群资源，包含调度器和应用程序管理器，负责接收作业、分配资源。
  • NodeManager（NM）：管理单个节点资源，执行容器内的任务，向RM汇报资源状态。
  • ApplicationMaster（AM）：代表应用程序向RM申请资源，协调任务执行。
  • Container：资源抽象单位，封装CPU、内存等，是任务运行的基本载体。

• 调度策略

  • FIFO（先进先出）：按作业提交顺序调度，简单但无法共享资源。
  • Capacity Scheduler：支持多队列，为队列分配固定资源，支持资源抢占，适合多用户场景。
  • Fair Scheduler：动态分配资源，确保所有作业公平获取资源，支持作业优先级。

• 任务调度流程

  1. 用户通过客户端提交作业到RM。
  2. RM的调度器根据策略选择队列和资源，分配Container给AM。
  3. AM在Container中启动任务（如Map/Reduce任务），监控执行进度。
  4. 任务完成后，释放资源，RM更新状态。

• 监控与管理
  通过YARN Web界面或工具（如Ganglia）查看集群状态，优化调度参数（如队列容量、资源分配比例）。

关键机制：YARN通过组件协作实现资源分配与任务调度，支持大规模分布式计算，平衡资源利用率与任务并行性。