Debian上Hadoop任务执行顺序控制
一 概览
在 Debian 环境中，控制 Hadoop 任务的执行顺序通常有三种思路：基于 YARN 调度器 的队列与优先级、在应用层通过 顺序/依赖/链式 编程控制、使用 工作流调度器（如 Oozie）编排作业依赖。选择哪种方式取决于你的依赖复杂度、是否需要跨系统定时与重试、以及是否要统一治理多队列资源。
二 基于YARN调度器的顺序与优先级
- 调度器类型与影响
- FIFO Scheduler：按作业到达顺序执行，简单但不利于多用户/多任务并行与公平。
- Capacity Scheduler：按队列划分容量，适合多租户，支持为队列设置容量与权重，部分版本可开启作业优先级（通常不支持抢占）。
- Fair Scheduler：动态公平分配资源，支持队列与权重，适合共享集群与差异化资源诉求。
- 配置与生效
- 在 yarn-site.xml / capacity-scheduler.xml / fair-scheduler.xml 中启用并配置队列、容量/权重、是否开启优先级等；修改后重启 ResourceManager/NodeManager 生效。
- 作业优先级
- 可在提交作业时设置作业优先级（如 VERY_HIGH/HIGH/NORMAL/LOW/VERY_LOW），影响调度器在相同队列内的选择顺序；示例：
- CLI：hadoop jar your.jar MainClass -Dmapreduce.job.priority=HIGH …
- API：job.setPriority(JobPriority.HIGH)
- 注意：在 Capacity Scheduler 中通常不支持优先级抢占，作业一旦开始会运行至完成。
三 应用层控制 顺序 依赖 与 链式
- 顺序执行
- 在驱动程序中依次提交多个作业，并调用 job.waitForCompletion(true) 等待前一个作业成功后再提交下一个，保证严格的先后顺序。
- 依赖组合
- 使用 JobControl 描述作业依赖图（如 job3 依赖 job1 与 job2），由 JobControl.run() 驱动执行，适合复杂依赖关系与统一监控。
- 链式 MapReduce
- 使用 ChainMapper/ChainReducer 将多个 Mapper/Reducer 串联为一个作业，减少落盘与作业切换开销，适合线性数据处理链路。
四 工作流调度器 Oozie 编排依赖
- Oozie 以 workflow.xml 定义作业流程，通过 ok/to 与 error/to 控制节点实现顺序与分支；可在动作间传递数据（如输出路径），典型用法是让 任务B 的 ok to=“taskB” 指向 任务A 成功后的下一步，并在 taskB 中通过 EL 引用 taskA 的输出路径（如 ${wf:actionData(‘taskA’)[‘outputPath’]}），从而确保严格的依赖顺序与数据衔接。
五 实践建议
- 仅有简单先后关系时，优先在驱动层用 顺序/依赖/链式 控制，简单可靠；跨团队、跨系统或需要定时与重试时，引入 Oozie 等编排器。
- 多租户与资源隔离优先用 Capacity/Fair Scheduler 配置队列与权重；同队列内再配合作业优先级与资源参数（如内存/CPU）优化吞吐与时效。
- 避免仅依赖作业优先级解决顺序问题；在 Capacity Scheduler 中优先级通常不可抢占，需通过队列隔离与流程编排保障关键路径。