HDFS在CentOS上的资源分配策略

HDFS在CentOS上的资源分配策略主要通过YARN实现，核心策略包括：

1. 调度策略
   • FIFO（先进先出）：按任务提交顺序执行，简单但资源利用率可能较低。
   • Capacity Scheduler：为不同用户/应用分配固定资源池，适合资源需求可预测的场景。
   • Fair Scheduler：按权重动态分配资源，确保公平性，支持多租户隔离。
2. 数据存储与冗余
   • 副本机制：默认3副本存储，可通过dfs.replication调整，平衡存储与可靠性。
   • 数据本地化：优先将数据存储在计算节点本地，减少网络传输延迟。
3. 资源管理配置
   • 内存与线程：通过yarn.nodemanager.resource.memory-mb和dfs.namenode.handler.count等参数调整节点资源。
   • 磁盘均衡：使用hdfs balancer工具平衡DataNode磁盘使用率，避免单点负载过高。
4. 高可用配置
   • NameNode HA：通过ZooKeeper实现主备切换，配置dfs.ha.namenodes和共享存储（如QJM）。
   • ResourceManager HA：启用yarn.resourcemanager.ha.enabled，配合ZooKeeper实现故障自动转移。

具体配置需结合集群规模和业务需求，参考官方文档调整参数。