Linux上Hadoop作业调度如何实现

在Linux上实现Hadoop作业调度，通常涉及以下几个步骤和组件：

1. 安装和配置Hadoop

首先，确保你已经安装了Hadoop，并且配置文件（如core-site.xml, hdfs-site.xml, yarn-site.xml）已经正确设置。

2. 配置YARN资源管理器

YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的资源管理层，负责集群资源的分配和任务的调度。

yarn-site.xml配置示例：

<configuration>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>your-resourcemanager-hostname</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
        <value>4096</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name>
        <value>4</value>
    </property>
</configuration>

3. 配置MapReduce作业调度器

Hadoop提供了多种作业调度器，如FIFO、Capacity Scheduler和Fair Scheduler。你可以根据需求选择合适的调度器。

FIFO调度器

默认情况下，Hadoop使用FIFO调度器。如果你不需要复杂的调度策略，可以保持默认设置。

Capacity Scheduler

Capacity Scheduler允许多个组织共享集群资源，并为每个组织分配一定的容量。

capacity-scheduler.xml配置示例：

<configuration>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>
        <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.scheduler.capacity.root.queues</name>
        <value>default,queue1,queue2</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.scheduler.capacity.root.default.capacity</name>
        <value>50</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.scheduler.capacity.root.queue1.capacity</name>
        <value>25</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.scheduler.capacity.root.queue2.capacity</name>
        <value>25</value>
    </property>
</configuration>

Fair Scheduler

Fair Scheduler旨在为所有应用程序提供公平的资源分配。

fair-scheduler.xml配置示例：

<configuration>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>
        <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.scheduler.fair.allocation.file</name>
        <value>/path/to/fair-scheduler.xml</value>
    </property>
</configuration>

4. 提交作业

使用hadoop jar命令提交MapReduce作业。

hadoop jar your-job.jar com.yourcompany.YourJobClass input output

5. 监控和管理作业

使用YARN ResourceManager Web界面或命令行工具（如yarn application -list）来监控和管理作业。

6. 高级配置和优化

根据集群的规模和作业的特性，可能需要进行一些高级配置和优化，例如：

• 调整YARN容器的大小和数量。
• 配置资源预留和抢占策略。
• 使用动态资源分配（DRS）来提高资源利用率。

通过以上步骤，你可以在Linux上实现Hadoop作业调度，并根据需要进行调整和优化。