HDFS资源调度如何进行
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HDFS资源调度的核心机制与实现
HDFS（Hadoop Distributed File System）本身不直接负责资源调度，其资源管理功能通过与**YARN（Yet Another Resource Negotiator）**协同实现。YARN作为Hadoop集群的全局资源管理与调度框架，负责统一分配集群中的计算资源（CPU、内存等），而HDFS则专注于数据的分布式存储。两者的协同确保了数据处理任务能高效利用存储资源，同时保障数据的高可用性与容错性。
一、YARN的核心组件（资源调度基础）
YARN的资源调度由以下核心组件协作完成：
- ResourceManager（RM）：集群全局资源管理者，接收客户端或ApplicationMaster的资源请求，通过**调度器（Scheduler）**分配资源；同时监控NodeManager的健康状态。
- NodeManager（NM）：每个集群节点的代理，负责启动Container（资源容器）、监控节点资源使用情况（CPU、内存），并向RM汇报状态。
- ApplicationMaster（AM）：特定应用程序的管理者（如MapReduce作业），负责向RM申请资源、协调Container执行任务，并监控任务进度。
- Container：YARN的资源抽象，封装了节点上的多维度资源（内存、CPU、磁盘等），是任务运行的最小单位。
二、资源调度流程（以MapReduce为例）
HDFS资源调度的典型流程（结合YARN）如下：
- 作业提交：用户通过客户端提交MapReduce作业到RM，RM返回一个Application ID，并将作业资源（如JAR包、配置文件）上传至HDFS。
- 启动ApplicationMaster：RM分配一个Container给AM，NM在该Container中启动AM。AM负责向RM申请资源。
- 资源申请与分配：AM向RM发送资源请求（如需要2个Container，每个4GB内存、2核CPU），RM的调度器根据集群资源状态（如剩余内存、CPU）和调度策略（如容量调度、公平调度），分配符合条件的Container。
- 任务执行：AM通知NM在分配的Container中启动MapTask或ReduceTask。Task从HDFS读取输入数据（数据本地化优化，见下文），处理完成后将结果写回HDFS。
- 监控与清理：AM监控Task进度，若Task失败则重启；作业完成后，AM向RM申请注销，NM清理Container占用的资源。
三、主要调度策略
YARN支持多种调度策略，适用于不同场景：
- FIFO（先进先出）调度器：最简单的策略，按作业提交顺序执行。适用于任务处理时间均匀、对实时性要求低的场景，但可能导致资源浪费（如长作业阻塞短作业）。
- Capacity Scheduler（容量调度器）：为不同用户/组分配固定容量的队列（如
root.default队列占50%资源），允许队列间资源共享（如闲置资源可借给其他队列）。适用于多租户环境，保证关键业务的资源配额。 - Fair Scheduler（公平调度器）：根据作业的权重（如用户设置的资源比例）动态分配资源，目标是让所有作业公平共享集群资源（如两个作业各占50%资源）。适用于需要公平性的场景，避免资源饥饿。
- 数据本地化调度：优先将Task调度到存储其输入数据的节点（如HDFS数据块所在的DataNode），减少网络传输开销。若本地节点无资源，则选择同一机架的节点（机架感知），再选择其他机架的节点。
- 机架感知调度：考虑节点的物理位置（如机架拓扑），将数据块的副本分布在不同机架的节点上（如HDFS的副本策略：1个副本在本机架，2个副本在其他机架）。提高数据容错性（机架故障不影响数据访问）和读取性能（减少跨机架传输）。
四、关键配置示例
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YARN调度器类型配置（
yarn-site.xml）：< property> < name> yarn.resourcemanager.scheduler.class< /name> < value> org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler< /value> < /property>该配置启用容量调度器，适用于多租户环境。
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容量调度器队列配置（
capacity-scheduler.xml）：< property> < name> yarn.scheduler.capacity.root.queues< /name> < value> default,high_priority< /value> < /property> < property> < name> yarn.scheduler.capacity.root.default.capacity< /name> < value> 70< /value> < /property> < property> < name> yarn.scheduler.capacity.root.high_priority.capacity< /name> < value> 30< /value> < /property>该配置定义了两个队列：
default队列占70%资源，high_priority队列占30%资源，优先保障高优先级作业的资源需求。
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