Debian上Hadoop任务调度怎么做 - 问答

1. 前置准备：安装与配置Hadoop集群
在Debian上实现Hadoop任务调度前，需先完成Hadoop基础环境的搭建。具体步骤包括：

安装JDK：Hadoop依赖Java环境，需安装与Hadoop版本兼容的JDK（如OpenJDK 11），并配置JAVA_HOME环境变量。
下载与解压Hadoop：从Apache官网下载Hadoop二进制包（如3.3.1版本），解压至/usr/local/目录，配置HADOOP_HOME和PATH环境变量（将Hadoop的bin、sbin目录加入PATH）。
配置核心文件：修改Hadoop配置目录（$HADOOP_HOME/etc/hadoop）下的关键文件：
- core-site.xml：设置HDFS URI（fs.defaultFS，如hdfs://namenode:9000）；
- hdfs-site.xml：配置HDFS副本数（dfs.replication，如3）、NameNode数据目录（dfs.namenode.name.dir）、DataNode数据目录（dfs.datanode.data.dir）；
- mapred-site.xml：指定MapReduce框架为YARN（mapreduce.framework.name，值为yarn）；
- yarn-site.xml：配置ResourceManager主机名（yarn.resourcemanager.hostname，如resourcemanager）、NodeManager辅助服务（yarn.nodemanager.aux-services，值为mapreduce_shuffle）及Shuffle服务类（yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class，值为org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler）。
启动Hadoop集群：在NameNode节点执行start-dfs.sh启动HDFS，在ResourceManager节点执行start-yarn.sh启动YARN，通过jps命令验证NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager等进程是否正常运行。

2. 使用YARN内置调度器（基础调度）
YARN是Hadoop的资源管理器，其内置FIFO调度器（默认）、容量调度器（CapacityScheduler）、公平调度器（FairScheduler）三种调度策略，可通过配置mapred-site.xml选择：

FIFO调度器：按作业提交顺序执行，适合单用户或小规模集群（无需额外配置，默认启用）。
容量调度器：为不同用户/团队分配固定容量队列（如default队列占80%资源），支持资源共享，配置capacity-scheduler.xml（示例：为default队列设置yarn.scheduler.capacity.root.default.capacity=80）。
公平调度器：动态分配资源，确保所有作业公平获取资源（如空闲资源分配给等待作业），配置fair-scheduler.xml（示例：定义default池，设置yarn.scheduler.fair.default.pool）。
配置完成后，通过yarn application -submit命令提交作业，YARN会根据选择的调度器分配资源。

3. 使用Linux Cron定时执行Hadoop任务
对于周期性任务（如每日ETL），可通过Debian的cron工具定时调用Hadoop命令：

编辑当前用户的cron表：crontab -e；
添加定时任务（如每天00:00执行Hadoop作业）：0 0 * * * /usr/local/hadoop/bin/hadoop jar /path/to/job.jar com.example.YourJobClass /input/path /output/path >> /path/to/logfile.log 2>&1（>>将输出追加到日志文件，2>&1将错误输出重定向到标准输出）。
通过crontab -l可查看当前用户的定时任务列表。

4. 使用Apache Airflow实现复杂工作流调度
对于需要任务依赖（如“数据采集→数据处理→数据入库”）、可视化监控的复杂场景，可使用Apache Airflow：

安装Airflow：在Debian上通过pip安装（pip install apache-airflow），初始化数据库（airflow db init）；
配置Airflow：编辑airflow.cfg，设置executor（如LocalExecutor，适合单机环境）、sql_alchemy_conn（数据库连接，如SQLite或PostgreSQL）；

创建DAG（有向无环图）：编写Python脚本定义任务逻辑（如使用BashOperator调用Hadoop命令），示例：

from airflow import DAG
from airflow.operators.bash import BashOperator
from datetime import datetime, timedelta

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2025, 9, 1),
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5)
}

dag = DAG(
    'hadoop_etl_workflow',
    default_args=default_args,
    description='A simple Hadoop ETL workflow',
    schedule_interval='@daily',  # 每天执行一次
    catchup=False
)

run_hadoop_job = BashOperator(
    task_id='run_hadoop_job',
    bash_command='/usr/local/hadoop/bin/hadoop jar /path/to/job.jar com.example.YourJobClass /input/path /output/path',
    dag=dag
)

run_hadoop_job  # 定义任务依赖（此处无前置任务，直接执行）

启动Airflow：执行airflow webserver -p 8080启动Web服务器，访问http://localhost:8080查看DAG并手动触发或等待定时执行。

5. 使用Azkaban/Oozie实现作业流调度（可选）

Azkaban：由LinkedIn开源的批处理调度器，适合中小型项目，配置简单。步骤包括：下载Azkaban Web Server和Executor，配置azkaban.properties（如azkaban.webserver.port=8081），通过Web界面上传作业流（.job文件定义任务依赖），设置定时触发条件。
Oozie：Hadoop自带的工作流引擎，功能全面（支持Hive、Pig等组件），但配置复杂。需部署Oozie Server，编写workflow.xml（定义任务流程）和coordinator.xml（定义定时策略），通过Oozie CLI或Web界面提交作业。
两者均需与Hadoop集群集成，通过YARN执行任务，适合需要作业流编排的场景。

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