Hadoop在Linux上的资源调度策略有哪些

Hadoop在Linux上主要通过YARN（Yet Another Resource Negotiator）进行资源调度，支持多种调度策略，以满足不同应用场景的需求。以下是Hadoop在Linux上常见的资源调度策略：

1. FIFO（先进先出）调度器：

   • 特点：按照作业提交的顺序进行调度，简单但不够灵活，不适合资源共享。
   • 适用场景：适用于作业提交时间差异较大，且对实时性要求不高的场景。

2. Capacity Scheduler：

   • 特点：允许用户创建多个队列，并为每个队列分配一定的资源。根据队列的优先级和资源需求来进行调度，确保每个队列都能获得足够的资源。
   • 优点：资源利用率高，支持队列层级结构和弹性资源分配。
   • 缺点：配置和管理相对复杂。
   • 适用场景：适用于多用户共享集群，且需要保证不同队列资源分配的场景。

3. Fair Scheduler：

   • 特点：根据作业的优先级和资源需求进行调度，确保每个作业都能获得足够的资源。Fair Scheduler会动态地分配资源给不同的作业，支持公平共享。
   • 优点：在多用户和多作业环境下提供公平的资源分配。
   • 缺点：配置和管理也较为复杂。
   • 适用场景：适用于需要公平分配资源，且作业优先级不同的场景。

除了上述三种主要的调度器，Hadoop还支持通过配置文件来定制调度策略，例如设置队列的最大容量、最小容量、资源分配比例等。此外，还可以通过监控任务执行状态和资源使用情况，对调度策略进行动态调整和优化。

通过这些调度策略，Hadoop能够有效地在Linux环境下管理和优化资源使用，提高集群的性能和稳定性。