Debian上Hadoop作业调度策略

在Debian上配置Hadoop作业调度策略，可通过以下方式实现：

1. 选择调度器
   • FIFO调度器：按作业提交顺序执行，默认策略，适合单用户场景。
   • 公平调度器（Fair Scheduler）：按用户公平分配资源，支持资源抢占，适合多用户公平共享集群。
   • 容量调度器（Capacity Scheduler）：为队列分配固定容量，支持优先级和多用户，适合多团队共享集群。
2. 配置参数
   • 编辑mapred-site.xml，设置mapreduce.jobtracker.taskScheduler属性选择调度器类。
   • 调整内存、CPU等资源参数，如yarn.scheduler.maximum-allocation-mb（最大内存分配）。
3. 高级调度策略
   • 数据本地化：优先将任务调度到存储数据的节点，减少网络传输。
   • 资源预留：为关键作业预留资源，避免被低优先级任务占用。
   • 动态调整：根据节点负载动态分配资源，提升集群利用率。
4. 工具集成
   • Oozie/Azkaban：用于复杂工作流调度，支持任务依赖和定时执行。
   • Airflow：可视化工作流管理，适合跨系统复杂调度。
5. 监控与优化
   • 通过YARN的ResourceManager UI监控资源使用情况，调整队列优先级或资源分配。
   • 优化JVM参数（如堆内存）和MapReduce任务并行度，提升执行效率。

具体配置需根据集群规模和业务需求选择，参考官方文档调整参数。