Linux中Hadoop任务怎么调度
导读：Linux环境下Hadoop任务调度实现指南 一、Hadoop任务调度的核心组件：YARN YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop 2.x及以上版本的核心资源管理框架，负责集群资源的统一分配...
Linux环境下Hadoop任务调度实现指南
一、Hadoop任务调度的核心组件：YARN
YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop 2.x及以上版本的核心资源管理框架，负责集群资源的统一分配与任务调度。其架构包含三个关键角色：
- ResourceManager（RM）：全局资源管理器，负责集群资源的分配与调度，包含调度器（Scheduler）（决策资源分配）和应用程序管理器（ApplicationManager）（接收作业提交、协调ApplicationMaster启动）。
- NodeManager（NM）：每个节点的资源代理，负责监控节点资源（CPU、内存）、管理容器（Container，YARN的计算单元）生命周期，并向RM汇报资源使用情况。
- Container：YARN中的基本计算资源单位，封装了CPU、内存等资源，用于运行MapReduce任务、Spark作业等具体组件。
二、YARN支持的调度策略
YARN提供三种主流调度策略，适配不同场景需求：
1. FIFO调度器（先进先出）
- 特点：按照作业提交顺序依次调度，先到先得。
- 适用场景：简单测试环境或对实时性要求极低的批处理任务。
- 配置：默认启用，无需额外配置（
yarn.resourcemanager.scheduler.class默认值为org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fifo.FifoScheduler）。
2. 容量调度器（Capacity Scheduler）
- 特点：支持多租户共享集群，为每个队列分配固定容量（如
queue1占30%、queue2占20%），队列内任务按FIFO排序。允许设置队列最大容量（如queue1最大可使用50%资源），应对突发任务需求。 - 适用场景：企业多团队共享集群，需隔离资源并保证各团队基本资源配额。
- 配置示例（
capacity-scheduler.xml）：< property> < name> yarn.scheduler.capacity.root.queues< /name> < value> default,team1,team2< /value> < /property> < property> < name> yarn.scheduler.capacity.root.team1.capacity< /name> < value> 30< /value> < /property> < property> < name> yarn.scheduler.capacity.root.team2.capacity< /name> < value> 20< /value> < /property> < property> < name> yarn.scheduler.capacity.root.team1.maximum-capacity< /name> < value> 50< /value> < /property>
3. 公平调度器（Fair Scheduler）
- 特点：动态分配资源，确保所有作业公平共享集群（如两个作业同时运行时，各占50%资源）；支持资源抢占（当高优先级作业提交时，可抢占低优先级作业的资源），保证小作业快速响应。
- 适用场景：需要公平分配资源的共享集群，尤其是混合批处理与交互式查询的场景。
- 配置示例（
fair-scheduler.xml）：< property> < name> yarn.scheduler.fair.preemption< /name> < value> true< /value> < /property> < property> < name> yarn.scheduler.fair.allocation.file< /name> < value> /path/to/fair-scheduler.xml< /value> < /property> < property> < name> queue1.weight< /name> < value> 1< /value> < /property> < property> < name> queue2.weight< /name> < value> 2< /value> < /property>
三、Hadoop任务提交与调度流程
- 准备作业：编写MapReduce/Spark程序（Java、Python等），打包为JAR文件（如
my-job.jar）。 - 上传至HDFS：使用
hadoop fs -put命令将作业文件上传至HDFS，确保存储路径可访问（如hadoop fs -put my-job.jar /user/hadoop/jobs/）。 - 提交作业：通过
hadoop jar命令提交作业至YARN，指定队列（可选）：
其中，hadoop jar my-job.jar com.example.MyJobClass input_path output_path -Dmapreduce.job.queuename=team1-Dmapreduce.job.queuename用于指定作业所属队列（需提前在调度器配置中定义）。 - 监控作业：通过YARN Web界面（默认
http://< resourcemanager-host> :8088）查看作业状态，或使用命令行工具：yarn application -list # 列出所有运行中的作业 yarn application -status < app_id> # 查看指定作业的详细状态
四、任务调度优化技巧
- 数据本地化：尽量将任务调度到存储数据的节点（YARN默认优先考虑数据本地化），减少网络传输开销。可通过
mapreduce.job.locality.wait参数调整等待时间（默认10秒）。 - 资源合理分配：根据作业类型设置Map/Reduce任务的资源需求（如
mapreduce.map.memory.mb、mapreduce.reduce.memory.mb），避免资源浪费或不足。 - 推测执行：启用推测执行（
mapreduce.speculative.execution），对运行慢的任务启动备份任务，加快整体作业进度（适用于易出现数据倾斜的场景）。 - 压缩中间数据：对MapReduce的中间结果（如
map输出）进行压缩（如使用Snappy算法），减少磁盘I/O与网络传输（配置mapreduce.map.output.compress为true）。
五、自动化调度工具集成
对于周期性或复杂工作流任务，可结合以下工具实现自动化调度：
- Crontab：Linux系统自带的定时任务工具，适合简单的周期性作业（如每天凌晨执行数据备份）。通过
crontab -e编辑定时任务，例如每5分钟执行一次Shell脚本：*/5 * * * * /path/to/submit_job.sh > > /var/log/hadoop_job.log 2> & 1 - Oozie：Hadoop工作流调度框架，支持定义复杂的作业依赖关系（如MapReduce→Spark→Hive），通过Web界面或命令行提交工作流。
- Azkaban：LinkedIn开源的工作流调度工具，支持权限管理、任务重试、依赖触发等功能，适合企业级大规模作业调度。
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