在Linux环境下，Hadoop的资源管理主要通过YARN（Yet Another Resource Negotiator）来实现。YARN是Hadoop 2.0引入的资源管理框架，它负责在集群中调度工作，管理资源，并为用户提供运行各种类型应用程序的环境。以下是Hadoop资源管理的主要方面：
YARN的架构和组件
- ResourceManager（RM）：负责整个集群的资源管理和调度，跟踪集群中所有NodeManager的资源使用情况（内存、CPU等）。
- NodeManager（NM）：运行在每个集群节点上，负责管理单个节点的资源（CPU、内存、磁盘、网络），监控容器（Container）的状态，并向ResourceManager汇报节点状态。
- ApplicationMaster（AM）：每个应用程序（如MapReduce作业、Spark应用程序等）都有一个ApplicationMaster，负责与ResourceManager协商资源、与NodeManager交互启动/监控容器，以及处理作业的状态和容错。
- Container：YARN中资源分配的基本单位，封装了一组资源（如2GB内存 + 4个CPU核心），是应用程序运行的环境。
资源管理策略
- 资源调度器：Hadoop提供了几种资源调度器来管理集群上的资源分配，如FIFO Scheduler、Capacity Scheduler和Fair Scheduler。这些调度器可以根据不同的资源需求和优先级来调度任务。
- 动态资源调整：允许在运行时调整资源分配，例如根据作业的负载动态增加或减少分配的资源。
- 资源抢占：在资源紧张时，允许更高优先级的作业抢占低优先级作业的资源。
- 队列管理：通过配置队列及其优先级，可以更好地控制资源分配。例如，为批处理作业和在线服务分别配置队列。
- 作业优先级：为作业设置不同的优先级，优先级高的作业可以获得更多的资源。
- 资源预留：为关键应用预留固定的资源，确保这些应用始终可以获得必要的计算能力。
监控和管理资源
- 使用ResourceManager Web界面查看集群状态、应用程序状态、节点资源使用情况等。
- 使用命令行工具，如
yarn node -list列出所有NodeManager节点，yarn application -list列出所有正在运行的应用程序，yarn application -kill <application_id>终止指定的应用程序。
配置资源管理策略
- 在
capacity-scheduler.xml或fair-scheduler.xml中配置队列和优先级。
- 使用
yarn-site.xml中的参数限制每个应用程序的资源使用，如内存、CPU等。
调优和优化
- 根据集群规模和硬件配置调整JVM堆内存大小。
- 优化HDFS参数，如根据数据访问模式调整块大小和副本数。
- 优化YARN参数，如调整NodeManager的资源分配策略，如内存和CPU的分配比例。
通过上述方法，可以在Linux环境下有效地管理和优化Hadoop集群的资源。根据具体的需求和集群规模，可能还需要进行更多的定制和调整。