在Linux中，Hadoop任务的调度通常是通过YARN（Yet Another Resource Negotiator）来实现的。YARN是Hadoop的一个组件，负责集群资源的分配和任务的调度。以下是Hadoop任务调度的基本步骤：
首先，你需要通过命令行或者编程接口提交一个Hadoop作业。通常使用hadoop jar命令来提交一个MapReduce作业。
hadoop jar your-application.jar com.example.YourMainClass input output
当你提交作业时，ResourceManager会接收到这个请求。ResourceManager负责整个集群的资源管理和任务调度。
ResourceManager会根据当前集群的资源状况和作业的需求，选择一个合适的NodeManager来运行作业的各个组件（如Map任务和Reduce任务）。
NodeManager会在选定的节点上启动一个或多个容器（Container），这些容器是实际运行任务的执行环境。
每个作业都有一个ApplicationMaster，它负责与ResourceManager协调，监控任务的进度，并处理任务的失败重试等。
ResourceManager根据ApplicationMaster的请求和当前集群的资源状况，分配一个或多个容器给ApplicationMaster。
ApplicationMaster收到容器后，会在这些容器中启动Map任务和Reduce任务。
Map任务和Reduce任务开始执行，它们会读取输入数据，进行处理，并将结果写入输出目录。
ApplicationMaster会持续监控任务的进度，并定期向ResourceManager报告。如果任务失败，ApplicationMaster会请求ResourceManager重新分配资源来重启任务。
当所有任务都成功完成后，ApplicationMaster会通知ResourceManager作业已经完成，ResourceManager会释放相关的资源。
YARN支持多种调度策略，包括：
调度策略和相关参数可以通过yarn-site.xml和capacity-scheduler.xml（对于Capacity Scheduler）或fair-scheduler.xml（对于Fair Scheduler）进行配置。
通过以上步骤，Hadoop任务在Linux环境中就可以通过YARN进行有效的调度和管理。