Hadoop任务调度的工作主要依赖于YARN（Yet Another Resource Negotiator）框架。YARN是Hadoop生态系统中的一个关键组件，负责集群资源的分配和管理，并且支持多种计算模型（如批处理、实时处理、交互式查询等）的资源调度。
以下是Hadoop任务调度的基本工作流程：
1. 应用提交
- 用户通过YARN客户端提交应用程序（Application），包括MapReduce作业、Spark作业等。
- 客户端将应用程序的元数据（如JAR文件、配置文件等）上传到HDFS，并向ResourceManager提交应用程序。
2. ResourceManager初始化
- ResourceManager接收到应用程序提交请求后，初始化应用程序的运行环境。
- ResourceManager会创建一个ApplicationMaster实例来管理该应用程序的生命周期。
3. ApplicationMaster注册
- ApplicationMaster向ResourceManager注册自己，并报告其所需资源（如内存、CPU核数等）。
- ResourceManager根据当前集群的资源状况和应用程序的需求，分配初始资源给ApplicationMaster。
4. 资源申请与分配
- ApplicationMaster根据应用程序的实际需求，向ResourceManager申请更多的资源。
- ResourceManager会根据集群的空闲资源和策略，动态调整并分配资源给ApplicationMaster。
5. 任务调度与执行
- ApplicationMaster将任务分解为多个子任务（如Map任务、Reduce任务等），并将这些子任务分发到集群中的各个NodeManager上执行。
- NodeManager负责在本地节点上启动和管理这些子任务，并定期向ApplicationMaster报告任务进度和状态。
6. 监控与容错
- ResourceManager持续监控应用程序的运行状态，包括任务进度、资源使用情况等。
- 如果某个任务失败或超时，ApplicationMaster会重新调度该任务到其他节点上执行，以确保应用程序能够顺利完成。
7. 应用程序完成
- 当所有子任务都成功完成后，ApplicationMaster会向ResourceManager报告应用程序已完成。
- ResourceManager释放分配给该应用程序的所有资源，并通知客户端应用程序已结束。
调度策略
YARN支持多种调度策略，包括：
- FIFO（先进先出）：按照任务提交的顺序进行调度。
- Capacity Scheduler：根据队列的容量限制来分配资源，适用于多租户环境。
- Fair Scheduler：确保所有应用程序公平地共享集群资源，避免某些应用程序长时间占用资源。
配置与优化
- 用户可以通过配置文件（如
yarn-site.xml）来调整YARN的调度参数和策略。
- 根据实际应用场景和集群规模，可以进行性能调优，以提高任务执行效率和资源利用率。
总之，Hadoop任务调度通过ResourceManager和ApplicationMaster的协同工作，实现了集群资源的动态分配和管理，确保了应用程序的高效执行。