CentOS环境下HDFS资源调度的核心机制
HDFS的资源调度由**YARN（Yet Another Resource Negotiator）**统一管理，YARN作为Hadoop的资源管理与调度平台，负责为运行在集群上的应用程序（如MapReduce、Spark）分配资源、协调任务执行。其核心组件包括：ResourceManager（全局资源管理器，负责资源分配与调度）、NodeManager（节点资源代理，管理单个节点的资源与任务生命周期）、ApplicationMaster（应用级资源协调者，为具体应用申请资源并监控任务）、Container（资源抽象容器，封装CPU、内存等资源，承载任务执行）。
一、主要资源调度策略
HDFS的资源调度策略通过YARN实现，常见策略如下：
- FIFO（先进先出）调度器
最基础的调度策略，作业按照提交顺序依次执行。该策略实现简单，但无法充分利用集群资源（如长作业占用资源导致短作业等待），适用于作业量小、对延迟不敏感的场景。
- Capacity Scheduler（容量调度器）
为不同用户/应用分配固定资源比例的队列（如队列A占30%、队列B占70%），保证资源的合理分配与多租户公平性。每个队列有最大资源上限，避免单个队列过度占用资源，适用于企业级多团队共享集群的场景。
- Fair Scheduler（公平调度器）
以资源公平分配为核心，根据队列的权重（或作业的历史资源使用情况）动态调整资源。当集群空闲时，所有作业共享资源；当有新作业提交时，调度器会从占用资源的作业中抢占部分资源，分配给新作业，确保所有作业都能获得相对公平的资源，适用于强调公平性的场景。
二、资源调度实现流程（YARN视角）
HDFS的资源调度流程依托YARN框架，具体步骤如下：
- 作业提交：客户端将MapReduce作业提交至ResourceManager，提交内容包括作业配置、资源需求（如内存、CPU）等。
- 资源申请：ResourceManager将作业初始化为Application，并通知NodeManager启动ApplicationMaster（应用级协调者）。
- 资源分配：ApplicationMaster向ResourceManager申请Container资源（如2个CPU、4GB内存），ResourceManager根据调度策略（如Capacity Scheduler）从集群中分配符合条件的Container。
- 任务执行：NodeManager在分配到的Container中启动任务（如MapTask、ReduceTask），并向ApplicationMaster汇报任务状态。
- 监控与容错：ApplicationMaster监控任务执行进度，若任务失败则重新申请Container并重启任务；ResourceManager监控NodeManager状态，若节点宕机则重新分配其上的任务。
三、资源调度优化技巧
为提升HDFS资源利用率与集群性能，可通过以下方式优化调度：
- 选择合适的调度器：根据集群场景选择调度器（如多租户环境用Capacity Scheduler，强调公平性用Fair Scheduler），并通过
yarn-site.xml配置调度器参数（如队列资源比例、权重）。
- 开启数据本地化：通过HDFS的机架感知功能（
topology.script.file.name参数），让任务尽量在存储数据的节点上执行，减少跨网络的数据传输，提升IO效率。
- 调整Container资源：根据作业需求合理设置Container的内存、CPU（如
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb参数设置单个Container最大内存），避免资源浪费或不足。
- 监控集群状态：通过HDFS Web UI、YARN ResourceManager UI监控资源使用情况（如节点内存占用、队列资源剩余量），及时调整配置（如扩容节点、调整队列资源比例）。
- 硬件升级：使用SSD替代传统HDD提升数据读写速度，扩充节点数量增加集群资源总量，优化网络架构（如万兆以太网）减少数据传输延迟。