Linux下Hadoop任務如何調度

在linux環境下，hadoop任務的調度通常是通過yarn（Yet Another Resource Negotiator）來實現的。YARN是Hadoop的一個組件，負責集群資源的分配和任務的調度。以下是Hadoop任務調度的基本步驟：

1. 提交任務：首先，你需要將你的Hadoop任務（通常是mapreduce作業）提交到YARN集群。這可以通過運行hadoop jar命令來完成，例如：

hadoop jar my-job.jar com.example.MyJob 

2. ResourceManager：當你提交一個任務時，它會被發送到YARN ResourceManager。ResourceManager負責整個集群資源的管理和分配。它會跟蹤集群中可用的資源，并根據需要為任務分配資源。

3. ApplicationMaster：每個Hadoop任務都有一個對應的ApplicationMaster。ApplicationMaster負責與ResourceManager協商資源需求，并監控任務的進度。一旦任務完成，ApplicationMaster會向ResourceManager報告結果。

4. NodeManager：NodeManager是YARN集群中的工作節點，負責管理單個節點上的資源。當ResourceManager為任務分配資源時，NodeManager會在其管理的節點上啟動任務容器（Container）來運行任務。

5. 任務調度：YARN支持多種調度策略，如FIFO（先進先出）、Capacity Scheduler和Fair Scheduler。你可以在yarn-site.xml配置文件中設置調度策略。例如，要使用Capacity Scheduler，你需要添加以下配置：

<<span>property></span>   <<span>name></span>yarn.resourcemanager.scheduler.class</<span>name></span>   <<span>value></span>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler</<span>value></span> </<span>property></span> 

6. 監控和日志：YARN提供了Web界面來監控任務的進度和資源使用情況。你可以通過訪問ResourceManager的Web界面（通常是http://:8088）來查看任務的詳細信息。此外，YARN還會將任務的日志存儲在hdfs中，以便于后續分析。

總之，在Linux環境下，Hadoop任務的調度是通過YARN組件來實現的。ResourceManager負責資源管理和分配，ApplicationMaster負責監控任務進度，NodeManager負責在節點上運行任務。你可以通過配置文件設置調度策略，并通過Web界面監控任務狀態。