Hadoop和Flink都是大数据处理框架，但它们在任务调度方面有着显著的不同。以下是两者在任务调度方面的主要差异：
Hadoop任务调度
- 默认调度算法：FIFO队列策略，按照作业优先级和到达时间选择执行作业。
- Capacity Scheduler：支持多队列调度，每个队列可以配置计算资源量，支持内存管理，但不支持优先级抢占。
- Fair Scheduler：由Facebook开发，为每个用户建立作业池，确保所有作业获得公平的资源份额，支持优先级和动态资源分配。
Flink任务调度
- 基于事件驱动：Flink采用事件驱动的计算模型，能够实现数据到达时立即处理，适合实时流处理场景。
- 任务调度核心：Flink的任务调度核心是ExecutionGraph，JobManager根据ExecutionGraph对Job进行调度，支持高吞吐量和低延迟。
适用场景
- Hadoop：适用于大规模数据存储和批处理场景，如数据仓库和离线分析。
- Flink：适用于需要实时响应的数据流应用，如实时监控和在线交易系统等。
Hadoop和Flink通过各自独特的任务调度策略，为不同的数据处理需求提供了专业的解决方案。