Hadoop在Linux上的资源分配原则主要涉及以下几个方面：
资源隔离：使用容器技术（如Docker）来隔离不同Hadoop作业的资源使用。利用Linux的cgroups功能来限制进程组可以使用的资源，如CPU、内存、磁盘I/O等。
资源管理：使用YARN（Yet Another Resource Negotiator）进行资源管理，它允许集群管理员为不同的应用程序分配资源。配置YARN的资源管理策略，如公平调度器（Fair Scheduler）或容量调度器（Capacity Scheduler），以优化资源分配。
文件系统选择与配置：Hadoop的I/O性能很大程度上依赖于Linux本地文件系统的读写性能。Linux中有多种文件系统可供选择，比如ext3和ext4，不同的文件系统性能有一定的差别。
I/O调度器选择：主流的Linux发行版自带了很多可供选择的I/O调度器。在数据密集型应用中，不同的I/O调度器性能表现差别较大，管理员可根据自己的应用特点启用最合适的I/O调度器。
vm.overcommit_memory设置：Linux支持超量分配内存，以允许分配比可用RAM加上交换内存的请求。vm.overcommit_memory参数有三种可能的配置。
数据本地化：尽量让数据处理任务在数据所在的节点上执行，减少网络传输的开销。配置Hadoop的数据本地化策略，确保数据尽可能地靠近计算资源。
监控和调优：使用Hadoop自带的监控工具（如Ganglia、Ambari等）来监控集群的性能和资源使用情况。根据监控数据调整资源配置，如增加或减少节点、调整内存分配等。
网络优化：确保集群内部网络的高带宽和低延迟。配置网络参数，如调整TCP缓冲区大小、启用网络加速技术等。
安全性和权限管理：确保集群的安全性，防止未经授权的访问和资源滥用。合理设置用户和组的权限，避免资源争用和安全风险。
通过综合运用以上策略，可以在Linux环境下有效地管理Hadoop资源，确保集群的高效运行和稳定性。