在Linux环境下，Hadoop的资源管理主要依赖于YARN（Yet Another Resource Negotiator）。YARN是Hadoop的一个核心组件，负责集群资源的分配和任务调度。以下是YARN进行资源管理的主要步骤：
资源申请：当用户提交一个应用程序时，YARN会为该应用程序分配一个ApplicationMaster。ApplicationMaster负责向ResourceManager申请资源。
资源分配：ResourceManager根据集群的资源状况和应用程序的需求，为ApplicationMaster分配资源。这些资源包括内存、CPU等。
任务调度：ApplicationMaster根据YARN的调度策略，将任务分配给集群中的NodeManager。NodeManager负责在本地节点上执行任务。
资源监控：NodeManager会实时监控任务的资源使用情况，并将信息反馈给ResourceManager。ResourceManager根据这些信息调整资源分配。
资源回收：当任务完成后，NodeManager会释放占用的资源，并将资源状态更新给ResourceManager。
为了更好地管理Hadoop集群的资源，还可以使用以下工具：
Capacity Scheduler：Capacity Scheduler是YARN的一个调度器，可以根据集群的资源状况和应用程序的优先级，动态调整资源分配。
Fair Scheduler：Fair Scheduler是另一个YARN调度器，它可以确保每个应用程序都能公平地获得资源。
Resource Manager Web UI：ResourceManager提供了一个Web界面，可以查看集群的资源使用情况和任务执行状态。
Node Manager Web UI：NodeManager也提供了一个Web界面，可以查看节点的资源使用情况和任务执行状态。
通过以上步骤和工具，可以在Linux环境下有效地管理Hadoop集群的资源。