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Hadoop任务调度如何实现

小樊
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2025-05-24 03:13:16
栏目: 大数据

Hadoop任务调度主要通过YARN(Yet Another Resource Negotiator)来实现。YARN是Hadoop 2.x版本引入的资源管理层,负责集群资源的分配和任务的调度。以下是Hadoop任务调度的基本实现步骤:

1. 资源管理器(ResourceManager)

2. 节点管理器(NodeManager)

3. 调度器(Scheduler)

4. 应用程序管理器(ApplicationMaster)

5. 任务调度流程

  1. 提交应用程序:用户通过客户端提交MapReduce作业或其他类型的应用程序到ResourceManager。
  2. 资源申请:ApplicationMaster向ResourceManager申请所需的资源(如容器)。
  3. 资源分配:ResourceManager根据调度策略将资源分配给ApplicationMaster。
  4. 任务执行:ApplicationMaster在获得的容器中启动任务,并监控任务的执行状态。
  5. 进度报告:任务定期向ApplicationMaster报告进度。
  6. 资源释放:任务完成后,ApplicationMaster释放占用的资源,并向ResourceManager报告任务完成。

6. 配置和优化

通过上述机制,Hadoop能够有效地管理和调度集群中的资源,确保各种应用程序能够高效地执行。

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