Linux中Hadoop作业如何调度

在Linux中，Hadoop作业的调度通常是通过YARN（Yet Another Resource Negotiator）来实现的。YARN是Hadoop的一个组件，负责集群资源的分配和任务调度。以下是Hadoop作业调度的基本步骤：

1. 提交作业： 用户通过命令行工具hadoop jar提交一个MapReduce作业。这个命令会启动一个JobClient进程，该进程负责与YARN ResourceManager通信。

2. 资源请求： JobClient向ResourceManager提交作业，并请求所需的资源。这些资源包括内存、CPU核心数以及磁盘空间等。

3. 资源分配： ResourceManager根据当前集群的资源使用情况和作业的资源需求，决定将哪些节点上的资源分配给该作业。ResourceManager会将这些资源封装成一个或多个Container。

4. 任务调度： 一旦Container被分配，ResourceManager会将具体的任务（Map任务或Reduce任务）调度到这些Container中执行。这个过程是由NodeManager负责的，NodeManager是运行在每个节点上的代理，负责监控和管理该节点上的资源。

5. 任务执行： 任务在Container中执行。MapReduce框架会负责处理任务的输入输出，以及任务的失败重试等。

6. 进度监控： ResourceManager会持续监控作业的进度，包括任务的完成情况、资源使用情况等。用户可以通过Web界面或者命令行工具查看作业的进度。

7. 作业完成： 当所有任务都成功完成后，ResourceManager会通知JobClient作业已经完成。此时，用户可以获取作业的输出结果。

Hadoop的调度器有多种类型，包括：

• FIFO Scheduler（先进先出调度器）：按照作业提交的顺序进行调度，先提交的作业先执行。
• Capacity Scheduler（容量调度器）：允许集群划分为多个队列，每个队列有一定的资源容量，可以配置公平性策略。
• Fair Scheduler（公平调度器）：旨在为所有作业提供公平的资源分配，避免某些作业长时间等待。

用户可以根据自己的需求选择合适的调度器，并通过配置文件进行相应的设置。