Hadoop在Linux上的任务如何调度

Hadoop在Linux上的任务调度主要依赖于YARN（Yet Another Resource Negotiator）组件。YARN负责集群资源的分配和任务的调度。以下是Hadoop任务调度的基本流程：

1. 提交任务：用户通过命令行或API将任务提交到YARN ResourceManager。

2. ResourceManager分配资源：ResourceManager根据集群的资源状况，为任务分配一个NodeManager来执行任务。NodeManager负责管理单个节点上的资源，并向ResourceManager报告资源使用情况。

3. 启动ApplicationMaster：每个任务都有一个对应的ApplicationMaster，它负责协调任务的执行。ApplicationMaster会向ResourceManager申请资源，并监控任务的进度。

4. 任务分配给Container：ApplicationMaster根据任务的需求，向ResourceManager申请一定数量的Container（容器）。ResourceManager会在NodeManager上分配合适的Container，并通知ApplicationMaster。

5. 任务执行：ApplicationMaster将任务分配给Container，Container启动任务并开始执行。在执行过程中，Container会定期向ApplicationMaster报告任务进度。

6. 任务完成：当任务执行完成后，Container会通知ApplicationMaster。ApplicationMaster会将任务状态更新为已完成，并释放占用的资源。ResourceManager会将任务的结果返回给用户。

Hadoop支持多种调度策略，可以通过配置文件或API进行设置。主要的调度器有：

1. FIFO Scheduler（先进先出调度器）：按照任务提交的顺序进行调度，先提交的任务先执行。

2. Capacity Scheduler（容量调度器）：根据集群的容量分配资源，可以为不同的队列设置不同的资源使用限制。

3. Fair Scheduler（公平调度器）：根据任务的优先级和资源需求进行调度，尽量让所有任务公平地共享集群资源。

要配置Hadoop任务调度，可以修改yarn-site.xml和capacity-scheduler.xml（对于Capacity Scheduler）或fair-scheduler.xml（对于Fair Scheduler）文件。具体配置方法可以参考Hadoop官方文档。

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