Hadoop在Linux上的任务调度是如何进行的

Hadoop在Linux上通过YARN（Yet Another Resource Negotiator）实现任务调度，核心流程及组件如下：

1. 组件协作

   • ResourceManager（RM）：全局资源管理，接收作业提交、调度资源并监控应用状态。
   • NodeManager（NM）：管理单个节点资源，执行RM分配的任务，汇报资源使用情况。
   • ApplicationMaster（AM）：代表作业与RM协商资源，启动并监控任务执行。

2. 调度流程

   • 作业提交：用户通过客户端提交作业（如MapReduce JAR包）至RM。
   • 资源分配：RM根据调度策略（如FIFO、Capacity、Fair）选择NM，分配容器（资源单位）。
   • 任务执行：AM在容器中启动任务（如Map/Reduce任务），NM执行并汇报进度。
   • 动态调整：根据资源状态和任务依赖，RM可调整任务调度顺序或重新分配资源。

3. 调度策略

   • FIFO（先进先出）：按作业提交顺序调度，简单但资源利用率低，适合单用户场景。
   • Capacity Scheduler：支持多队列，按队列优先级和资源需求分配资源，适合多用户共享集群。
   • Fair Scheduler：动态分配资源，确保小任务快速响应，大任务维持服务水平，适合公平性要求高的场景。

4. 数据与任务优化

   • 数据本地化：优先将任务调度到存储输入数据的节点，减少数据传输开销。
   • 任务监控与容错：AM监控任务状态，失败时重新申请资源重启任务。

通过上述机制，Hadoop在Linux上实现了高效的分布式任务调度，充分利用集群资源处理大规模数据。