Ubuntu HDFS如何进行资源调度
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Ubuntu环境下HDFS资源调度的核心流程与配置
HDFS的资源调度主要由YARN（Yet Another Resource Negotiator）负责，其核心是通过资源管理器（ResourceManager）统一分配集群资源（内存、CPU），并通过调度器（如Capacity Scheduler、Fair Scheduler）实现资源的公平或优先级分配。以下是Ubuntu下配置HDFS资源调度的具体步骤：
一、前提条件：安装Hadoop并配置基础环境
在Ubuntu上配置HDFS资源调度前，需完成Hadoop基础环境的搭建：
- 安装Java：Hadoop依赖Java环境，执行
sudo apt-get install openjdk-8-jdk安装OpenJDK 8，并通过java -version验证安装。 - 下载并解压Hadoop：从Apache官网下载Hadoop（如3.3.1版本），解压至
/usr/local/目录，执行tar -xzvf hadoop-3.3.1.tar.gz -C /usr/local/。 - 配置环境变量：编辑
~/.bashrc文件，添加以下内容（替换为实际路径）：export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-3.3.1 export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbinsource ~/.bashrc使变量生效。
二、配置YARN资源管理核心参数
YARN的资源调度功能通过yarn-site.xml（位于$HADOOP_HOME/etc/hadoop/目录）实现，需调整以下关键参数：
- 指定ResourceManager主机：
< property> < name> yarn.resourcemanager.hostname< /name> < value> your-resourcemanager-host< /value> < !-- 如localhost（单机环境）或集群IP --> < /property> - 配置NodeManager资源限制：
设置每个NodeManager可分配的最大内存和CPU核心数（根据节点硬件调整）：< property> < name> yarn.nodemanager.resource.memory-mb< /name> < value> 8192< /value> < !-- 单个NodeManager可用内存（MB） --> < /property> < property> < name> yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores< /name> < value> 8< /value> < !-- 单个NodeManager可用CPU核心数 --> < /property> - 设置调度器资源分配边界：
限制单个容器（任务）可申请的最小/最大资源，避免资源浪费或过度占用：< property> < name> yarn.scheduler.minimum-allocation-mb< /name> < value> 1024< /value> < !-- 单个容器最小内存（MB） --> < /property> < property> < name> yarn.scheduler.maximum-allocation-mb< /name> < value> 8192< /value> < !-- 单个容器最大内存（MB） --> < /property> < property> < name> yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores< /name> < value> 1< /value> < !-- 单个容器最小CPU核心数 --> < /property> < property> < name> yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores< /name> < value> 8< /value> < !-- 单个容器最大CPU核心数 --> < /property> - 启用Shuffle服务：
MapReduce任务的Shuffle阶段需要NodeManager提供辅助服务，配置如下：< property> < name> yarn.nodemanager.aux-services< /name> < value> mapreduce_shuffle< /value> < /property> < property> < name> yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class< /name> < value> org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler< /value> < /property>
三、选择并配置资源调度器
YARN支持多种调度器，需在yarn-site.xml中通过yarn.resourcemanager.scheduler.class参数指定，常见调度器及配置如下：
1. Capacity Scheduler（容量调度器，推荐）
适用于多租户环境，通过队列划分资源，保证各队列的最小资源配额，支持资源抢占。
- 配置示例：
< property> < name> yarn.resourcemanager.scheduler.class< /name> < value> org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler< /value> < /property> - 队列配置：在
capacity-scheduler.xml（位于$HADOOP_HOME/etc/hadoop/）中定义队列及资源比例：< property> < name> yarn.scheduler.capacity.root.queues< /name> < value> default,hive_queue,mapreduce_queue< /value> < !-- 定义队列 --> < /property> < property> < name> yarn.scheduler.capacity.root.default.capacity< /name> < value> 50< /value> < !-- default队列占集群50%资源 --> < /property> < property> < name> yarn.scheduler.capacity.root.hive_queue.capacity< /name> < value> 30< /value> < !-- hive_queue队列占30%资源 --> < /property> < property> < name> yarn.scheduler.capacity.root.mapreduce_queue.capacity< /name> < value> 20< /value> < !-- mapreduce_queue队列占20%资源 --> < /property>
2. Fair Scheduler（公平调度器）
适用于追求公平性的场景，动态调整各作业的资源分配，确保所有作业获得相近的资源。
- 配置示例：
< property> < name> yarn.resourcemanager.scheduler.class< /name> < value> org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler< /value> < /property> - 队列配置：在
fair-scheduler.xml中定义队列及权重：< allocations> < queue name="default"> < weight> 1.0< /weight> < !-- 权重，数值越大分配资源越多 --> < /queue> < queue name="hive_queue"> < weight> 2.0< /weight> < /queue> < queue name="mapreduce_queue"> < weight> 1.5< /weight> < /queue> < /allocations>
四、启动HDFS与YARN服务
配置完成后，启动HDFS和YARN服务：
# 启动HDFS（NameNode、DataNode）
start-dfs.sh
# 启动YARN（ResourceManager、NodeManager）
start-yarn.sh
验证服务状态：
- 检查HDFS状态：
hdfs dfsadmin -report（查看NameNode、DataNode信息）。 - 检查YARN状态：
yarn node -list（查看NodeManager列表）。 - 访问ResourceManager Web UI：
http://your-resourcemanager-host:8088（查看资源分配情况）。
五、提交作业并验证资源调度
使用yarn jar命令提交MapReduce作业，指定队列（如hive_queue）：
yarn jar /path/to/hadoop-mapreduce-examples-3.3.1.jar pi -Dmapreduce.job.queuename=hive_queue 10 100
通过ResourceManager Web UI查看作业的资源分配情况，确认调度策略生效。
通过以上步骤，即可在Ubuntu环境下完成HDFS的资源调度配置，实现集群资源的合理分配与管理。需根据实际集群规模（节点数量、硬件配置）和业务需求（多租户、公平性）调整参数，以达到最佳性能。
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