Linux中Hadoop如何进行任务调度

Hadoop在Linux上的任务调度概览 在Linux环境中，Hadoop通过YARN（Yet Another Resource Negotiator）统一管理集群资源与作业调度。核心组件包括：全局的ResourceManager（负责资源分配与调度）、各节点的NodeManager（管理本机容器与任务）、以及每个应用独有的ApplicationMaster（AM）（与RM协商资源、调度内部任务、监控容错）。作业的资源抽象为Container（封装CPU、内存等），调度器决定“哪个应用/队列在何时获得哪些Container”。这一模型适用于MapReduce、Spark、Tez等多种计算框架。

调度器类型与适用场景

• FIFO Scheduler（先进先出）：按提交顺序执行，简单但不利于长作业与多用户并发，易出现“队头阻塞”。
• Capacity Scheduler（容量调度器）：支持多队列与层级配额，按“保障容量+弹性上限”分配，适合多租户/多团队共享集群，强调资源隔离与可预测性。
• Fair Scheduler（公平调度器）：按“池/应用”动态均衡资源份额，兼顾小作业快速响应与大作业服务水平，支持抢占以避免饥饿。
• 版本提示：部分版本（如Hadoop 2.9.2）默认启用Capacity Scheduler；实际以集群配置为准。

提交与监控作业的常用操作

• 提交作业（以MapReduce为例）：使用命令 hadoop jar my-job.jar com.example.MyJob 提交后由ResourceManager分配首个容器启动ApplicationMaster，再由AM申请更多容器运行Map/Reduce任务。
• 查看与监控：
  • 命令行：yarn application -list、yarn application -status < app_id>
  • Web界面：访问ResourceManager Web UI（默认8088端口）查看应用列表、资源使用、日志与诊断信息。

配置调度器的关键步骤

• 选择调度器（在yarn-site.xml中设置）：
  • Capacity Scheduler： yarn.resourcemanager.scheduler.class=org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler
  • Fair Scheduler： yarn.resourcemanager.scheduler.class=org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler
• 队列与配额示例（Capacity Scheduler，核心参数）：
  • 定义队列：yarn.scheduler.capacity.root.queues=default,analytics
  • 设置容量：yarn.scheduler.capacity.root.default.capacity=70
  • 设置最大容量：yarn.scheduler.capacity.root.default.maximum-capacity=80
• Fair Scheduler：通过分配文件（如fair-scheduler.xml）定义池与权重/配额，并可开启抢占：
  • yarn.scheduler.fair.allocation.file=/etc/hadoop/fair-scheduler.xml
  • yarn.scheduler.fair.preemption=true
• 提示：修改配置后需同步到集群并重启相关服务；不同发行版/版本的参数路径与默认值可能略有差异。

性能优化与常见实践

• 数据本地化优先：尽量让任务在数据所在节点执行，减少网络开销；合理设置HDFS块大小与副本因子以平衡吞吐与成本。
• 合理申请资源：根据任务特性设置mapreduce.map.memory.mb、mapreduce.reduce.memory.mb等，避免过配/欠配导致排队或OOM。
• 优化Shuffle与中间数据：使用Combiner、合理设置Shuffle内存缓冲、对中间/输出数据启用**压缩（如Snappy、LZO）**以降低I/O与网络传输。
• 提升稳定性与吞吐：启用推测执行（Speculative Execution）缓解慢节点；结合动态资源扩展与监控工具（如Ganglia、Ambari）持续调参。
• 工作流与定时调度：对存在依赖与周期性的作业，可叠加Oozie或Azkaban进行工作流编排与定时执行。

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