Hadoop在Linux上的任务调度策略主要涉及以下几个方面：
基于DAG的任务调度策略：这种策略根据任务之间的依赖关系进行调度，以提高任务并行度和减少任务执行时间。它通常分为静态调度和动态调度两种。静态调度在任务提交之前确定所有任务的执行顺序，而动态调度则在任务执行过程中动态调整任务的执行顺序。
基于优先级的任务调度算法：这种算法根据任务的优先级进行调度，优先级高的任务将比优先级低的任务先被执行。基于优先级的任务调度算法可以提高系统的吞吐量和响应时间，但也可能导致优先级高的任务独占资源。
动态任务调度与资源分配：结合动态资源分配机制，根据任务需求和集群资源状况实时调整任务的资源分配，以满足任务的运行需求，提高集群资源利用率，降低任务运行时间。
资源感知的任务调度策略：在任务调度过程中考虑系统资源的可用情况，以提高任务并行度和减少任务执行时间。这种策略通常采用“资源分配策略”来分配系统资源给任务。
YARN调度机制：Hadoop YARN是Hadoop 2.0引入的资源管理系统，它支持多种大数据计算框架。YARN的调度器有两种主要类型：Capacity Scheduler和Fair Scheduler。Capacity Scheduler基于容量进行资源分配，而Fair Scheduler则保证小任务得到快速响应，大任务保证服务水平。
MapReduce调度机制：在MapReduce模型中，任务调度涉及将任务分配到多个节点上并行处理。这个过程包括任务分配、数据分片与分布、局部性优化、任务执行、Shuffle阶段等。
作业调度器：Hadoop中的作业调度器负责将用户提交的作业分配到集群中的各个节点上执行。常见的作业调度器包括JobQueueTaskScheduler、CapacityScheduler、FairScheduler等。
监控与管理：使用Hadoop的监控工具如Ganglia和Ambari来监控集群资源使用情况，并根据监控结果动态调整调度策略和资源分配。
以上信息提供了对Hadoop在Linux上任务调度策略的一个全面概述，具体实现和配置可能会根据不同的Hadoop版本和集群配置有所不同。