在Linux下管理Hadoop资源涉及多个方面，包括安装、配置、启动、停止、监控和优化等。以下是一些关键步骤和工具：
安装和配置Hadoop
- 在所有节点上安装Hadoop，包括设置环境变量和配置核心配置文件（如
core-site.xml, hdfs-site.xml, mapred-site.xml, yarn-site.xml）。
- 配置SSH免密码登录，以便Hadoop节点之间可以相互通信。
启动和停止集群
- 使用命令如
start-all.sh 或 stop-all.sh 来启动和停止整个Hadoop集群。也可以分别启动HDFS和YARN服务：start-dfs.sh 和 start-yarn.sh，或者 stop-dfs.sh 和 stop-yarn.sh。
监控集群状态
- 使用Hadoop自带的Web界面或命令行工具来监控集群的状态和资源使用情况。
- 利用第三方监控工具如Ambari、Ganglia、Nagios等提供实时监控、警报和性能指标。
优化集群性能
- 调整Hadoop配置参数，如内存配置、JVM参数、I/O优化和网络优化等。
- 使用数据压缩、选择合适的数据格式（如Parquet、ORC）和优化数据处理流程来提高效率。
管理和维护集群
- 包括添加或删除节点、管理HDFS存储多目录、数据均衡和进行故障排查等。
常用Hadoop管理命令
hdfs dfs -mkdir：创建目录。hdfs dfs -put：上传文件到HDFS。hdfs dfs -ls：列出目录内容。yarn application -status：显示作业状态。hadoop jar：提交MapReduce作业。
Hadoop资源调度策略
- FIFO调度器：按作业提交顺序依次执行，适用于批处理作业。
- 容量调度器：基于队列，为不同部门或用户预留一定的资源容量，适用于多租户环境。
- 公平调度器：动态分配资源，保证公平性，适用于交互式作业与批处理作业混合的场景。
提高资源利用率的方法
- 作业调度优化：选择合适的调度器，配置队列资源比例。
- 资源预分配与动态调整：预分配资源，动态计算资源需求。
- 内存优化：启用内存检查，调整容器内存，使用堆外内存。
- 数据本地化优化：优先在数据所在节点执行任务，减少网络传输。
- 异构资源支持：GPU/SSD感知调度，资源隔离技术。
- 长短期作业分离：队列隔离，优先级调整。
通过上述步骤和工具，可以有效地在Linux上管理Hadoop集群，确保其高效稳定运行。