在Linux环境中，Hadoop使用YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为其资源管理和任务调度系统。以下是Hadoop在Linux上进行任务调度的主要步骤和功能：
YARN的核心组件
- ResourceManager（RM）：负责整个集群的资源管理和调度。它有两个主要组件：调度器（Scheduler）和应用程序管理器（ApplicationManager）。
- NodeManager（NM）：运行在每个集群节点上，负责管理单个节点上的资源，并监控容器（Container）的状态。
- ApplicationMaster（AM）：为应用程序申请资源并分配给内部的任务，负责任务的监控与容错。
- Container：YARN中资源分配的基本单位，封装了一组资源（如内存、CPU等），是应用程序运行的环境。
YARN的工作流程
- 作业提交：用户通过Hadoop客户端提交作业到ResourceManager。
- 启动ApplicationMaster：ResourceManager为应用程序分配第一个容器，并启动ApplicationMaster。
- 资源协商：ApplicationMaster与ResourceManager协商所需的资源量。
- 任务调度：ApplicationMaster根据资源分配情况，向NodeManager请求执行任务。
- 任务执行：NodeManager在分配的容器内执行任务，并将任务状态和进度报告给ApplicationMaster。
- 作业完成：所有任务完成后，ApplicationMaster向ResourceManager报告应用程序完成，并释放所有资源。
YARN支持的调度策略
- FIFO（先进先出）：按照作业提交的顺序执行任务。
- Capacity Scheduler：支持多个队列，每个队列可配置一定的资源量，按照作业优先级和提交时间顺序进行资源分配。
- Fair Scheduler：确保资源的公平分配，避免某个应用程序独占资源。
调度策略的选择
- Capacity Scheduler：适用于多用户环境，可以为不同用户或应用程序分配资源配额，确保关键任务优先执行。
- Fair Scheduler：适用于需要公平资源分配的场景，确保所有应用程序都能公平地获取资源。
通过以上步骤和功能，Hadoop在Linux环境中实现了分布式任务调度和管理，有效地利用了集群资源来处理大规模数据处理任务。