Ubuntu Hadoop作业如何调度

Ubuntu上Hadoop作业调度实践指南

一 核心概念与调度器选型

• 在Hadoop 2.x/3.x中，作业调度由YARN负责：由ResourceManager全局管理资源、由NodeManager管理单节点资源与容器生命周期，应用以ApplicationMaster驱动任务执行。YARN提供多种调度策略，常用有：
  • FIFO Scheduler：先进先出，简单但不适合共享集群。
  • Capacity Scheduler：多队列、容量配额与层级队列，适合多租户与资源隔离。
  • Fair Scheduler：按应用公平共享资源，支持抢占与细粒度队列/用户配额。
• 选择建议：
  • 单团队/简单场景用FIFO；
  • 多部门共享、需配额与隔离用Capacity Scheduler；
  • 强调公平与弹性、需要抢占与用户级配额用Fair Scheduler。

二 在Ubuntu上启用与配置调度器

• 前置：安装并配置好Hadoop，配置文件位于**$HADOOP_HOME/etc/hadoop**，至少包含core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml、mapred-site.xml，并以start-dfs.sh与start-yarn.sh启动HDFS与YARN。
• 选择调度器（三选一）：
  • Capacity Scheduler（推荐用于多租户）
    1. 在yarn-site.xml设置：
       yarn.scheduler.class=org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler
    2. 在capacity-scheduler.xml定义队列与容量，例如：
       yarn.scheduler.capacity.root.queues=default,prod,dev
       yarn.scheduler.capacity.root.prod.capacity=40
       yarn.scheduler.capacity.root.dev.capacity=60
       yarn.scheduler.capacity.root.dev.maximum-capacity=75
    3. 重启YARN使配置生效。
  • Fair Scheduler（强调公平与抢占）
    1. 在yarn-site.xml设置：
       yarn.scheduler.class=org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler
       yarn.scheduler.fair.allocation.file=/path/to/fair-scheduler.xml
    2. 在fair-scheduler.xml中定义队列、权重、抢占等，例如：
       
       2.0
       10
       
       
       
       
       
    3. 重启YARN。
  • FIFO Scheduler（默认，无需额外配置）。
• 提交作业时指定队列（以MapReduce为例）：
  hadoop jar your-job.jar com.example.YourJob input output -Dmapred.job.queue.name=prod
  或使用yarn提交：
  yarn jar your-job.jar com.example.YourJob input output -Dmapred.job.queue.name=prod。

三 提交与监控作业

• 提交方式：
  • MapReduce：hadoop jar your-job.jar … 或 yarn jar your-job.jar …
  • 其他框架（如Spark on YARN）同样通过yarn提交，由YARN统一调度。
• 常用运维命令：
  • 查看运行中应用：yarn application -list
  • 查看应用详情：yarn application -status < application_id>
  • 监控界面：ResourceManager Web UI 默认地址为http://:8088。
• 队列与优先级：
  • 队列放置可通过mapred.job.queue.name指定；
  • 提交时可通过优先级影响调度顺序（具体支持取决于调度器与配置）。

四 进阶 定时与跨作业编排

• 对于定时/依赖场景，建议使用工作流调度器：
  • Apache Oozie：Hadoop生态原生工作流与协调服务，适合MapReduce/Spark/Hive等作业的编排与定时。
  • Apache Airflow：通用工作流编排平台，可通过Hadoop/Spark插件提交与监控任务。
  • Linux Cron：简单周期性任务，可脚本化调用hadoop/yarn命令。
• 选型建议：复杂依赖与可视化选Oozie/Airflow；简单周期任务用Cron。

五 性能与稳定性调优要点

• 数据本地化：尽量让任务在数据所在节点执行，减少网络开销。
• 容器与内存：合理设置mapreduce.map.memory.mb、mapreduce.reduce.memory.mb与容器资源，避免OOM与资源浪费。
• Shuffle与压缩：合理设置Shuffle内存与中间数据压缩（如Snappy/LZO），降低I/O与网络。
• 推测执行：开启Speculative Execution缓解慢节点影响。
• 监控与持续优化：结合Ganglia、Ambari等工具持续观测并迭代参数。

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