Linux下Hadoop如何进行任务调度

在Linux下，Hadoop主要通过YARN（Yet Another Resource Negotiator）进行任务调度。YARN是Hadoop的资源管理层，负责集群资源的分配和任务的调度。以下是YARN进行任务调度的基本流程：

1. 提交任务：

   • 用户通过命令行工具（如hadoop jar）或编程接口提交MapReduce作业或其他类型的应用程序到YARN。
   • 提交的作业会被分解成多个任务（如Map任务和Reduce任务）。

2. 资源请求：

   • YARN中的每个应用程序都有一个对应的ApplicationMaster进程，它负责与ResourceManager通信，申请资源并监控任务的执行。
   • ApplicationMaster会根据作业的需求向ResourceManager申请资源，包括内存、CPU等。

3. 资源分配：

   • ResourceManager根据集群的资源状况和应用程序的资源需求，决定将哪些资源分配给哪个应用程序。
   • ResourceManager将资源分配信息发送给NodeManager，NodeManager负责在具体的节点上启动和管理任务。

4. 任务启动：

   • NodeManager根据ResourceManager的指令，在本地节点上启动任务。
   • 任务启动后，会向ApplicationMaster报告自己的状态。

5. 任务执行：

   • 任务开始执行，ApplicationMaster会持续监控任务的进度和状态。
   • 如果任务失败或超时，ApplicationMaster会重新申请资源并重启任务。

6. 任务完成：

   • 当所有任务都成功完成后，ApplicationMaster会向ResourceManager报告作业完成。
   • ResourceManager会释放分配给该作业的资源，并通知用户作业已完成。

7. 资源回收：

   • NodeManager会回收任务使用的资源，并向ResourceManager报告资源使用情况。

YARN支持多种调度策略，包括：

• FIFO调度器：按照作业提交的顺序进行调度，先提交先执行。
• 容量调度器：根据队列的容量进行调度，每个队列有一定的资源配额。
• 公平调度器：确保所有应用程序都能公平地共享集群资源。

用户可以通过配置文件（如yarn-site.xml）来设置YARN的调度策略和其他相关参数。此外，还可以通过编程接口自定义调度策略。

总之，YARN通过ApplicationMaster与ResourceManager和NodeManager之间的交互，实现了任务的调度和管理，确保了集群资源的高效利用。