Linux下Hadoop作业调度怎么实现

在linux系统中，hadoop作业调度可以通过以下方式进行实现：

1. 利用yarn ResourceManager进行调度

YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为Hadoop的资源管理层，负责集群资源的分配与任务调度。其核心组件包括：

• ResourceManager：用于管理整个集群的资源。
• NodeManager：负责单个节点上的资源管理和任务执行。

ResourceManager通过调度器来决定哪个应用可以使用资源。常见的调度器包括：

• FIFO Scheduler：按照作业提交顺序进行调度。
• Capacity Scheduler：支持多租户环境，为不同队列分配不同的资源容量。
• Fair Scheduler：力求为所有应用提供公平的资源分配。

2. 使用apache Oozie进行作业调度

Oozie是一个工作流调度系统，可用于管理和调度Hadoop作业。它支持多种类型的工作流：

• Workflow：定义一系列步骤，每个步骤可为Hadoop作业或其他任务。
• Coordinator：根据时间或数据可用性触发工作流。
• Bundle Job：将多个协调器和工作流打包成一个作业。

3. 使用Apache airflow进行流程编排

Airflow是一个用于编排、调度和监控工作流的平台。虽然不是Hadoop原生工具，但可通过DAG（有向无环图）与Hadoop集成，实现作业调度。

4. 利用Cron定时任务

对于简单的周期性任务，可使用linux的Cron作业调度Hadoop命令。例如，在Crontab中添加如下行以每天运行一次Hadoop作业：

0 0 * * * /usr/bin/hadoop jar /path/to/your-job.jar com.example.YourJob

5. 使用Hadoop自带脚本

Hadoop提供了一些命令行工具如hadoop job，可用于提交和管理作业。这些工具可与shell脚本结合使用，实现更复杂的调度逻辑。

示例：配置Capacity Scheduler

以下是如何在Hadoop集群中使用Capacity Scheduler的简单示例：

1. 配置Capacity Scheduler： 修改capacity-scheduler.xml文件，设置队列及资源分配：

    <property><name>yarn.scheduler.capacity.root.queues</name><value>queueA,queueB</value></property><property><name>yarn.scheduler.capacity.root.queueA.capacity</name><value>50</value></property><property><name>yarn.scheduler.capacity.root.queueB.capacity</name><value>50</value></property>

2. 提交作业到指定队列： 使用yarn jar命令并指定队列名称：

    yarn jar /path/to/your-job.jar com.example.YourJob -Dmapreduce.job.queuename=queueA

通过上述方式，可以在Linux环境下实现Hadoop作业的有效调度与管理。具体选择哪种方法应根据实际需求和集群环境而定。