Hadoop任務調度原理主要涉及以下幾個方面：
1. 任務提交與初始化
- 客戶端提交任務：用戶通過Hadoop客戶端（如Hadoop命令行工具或API）提交MapReduce任務。
- 任務分解：客戶端將任務分解為多個子任務（Map任務和Reduce任務）。
- 資源分配：YARN（Yet Another Resource Negotiator）負責為這些子任務分配資源。
2. 資源管理器（ResourceManager）
- 全局資源管理：ResourceManager負責整個集群的資源管理和分配。
- 節點管理器（NodeManager）：每個節點上運行一個NodeManager，負責監控和管理該節點上的資源使用情況。
- 應用程序管理器（ApplicationMaster）：每個MapReduce任務都有一個對應的ApplicationMaster，負責協調任務的執行和資源請求。
3. 任務調度器（Scheduler）
- 容量調度器（Capacity Scheduler）：默認的調度器，支持多租戶環境，可以為不同的隊列分配不同的資源容量。
- 公平調度器（Fair Scheduler）：旨在為所有應用程序提供公平的資源訪問機會，避免某些任務長時間占用資源。
- FIFO調度器：簡單的先進先出調度器，按照任務提交的順序進行調度。
4. 任務執行
- Map任務：在數據所在的節點上本地執行，減少數據傳輸開銷。
- Shuffle階段：Map任務的輸出會被分區并傳輸到Reduce任務所在的節點。
- Reduce任務：接收來自多個Map任務的輸出，進行匯總和處理。
5. 監控與容錯
- 任務監控：ResourceManager和NodeManager實時監控任務的執行狀態。
- 故障恢復：如果某個節點或任務失敗，ResourceManager會重新調度任務到其他可用節點。
6. 作業歷史服務器（JobHistoryServer）
- 記錄每個作業的詳細執行歷史，包括任務開始時間、結束時間、資源使用情況等。
具體調度流程
- 提交作業：客戶端將作業提交到ResourceManager。
- 資源分配：ResourceManager選擇一個ApplicationMaster，并為其分配初始資源。
- 任務調度：ApplicationMaster向調度器請求資源，并根據調度策略（如容量調度器或公平調度器）獲取具體的節點和容器。
- 任務執行：ApplicationMaster在獲得的容器中啟動Map任務和Reduce任務。
- 進度監控：ApplicationMaster定期向ResourceManager報告任務進度。
- 任務完成：所有任務完成后，ApplicationMaster通知ResourceManager作業結束，并釋放資源。
注意事項
- 調度器的選擇會影響集群的性能和資源利用率。
- 合理配置隊列和資源限制可以優化多租戶環境下的資源分配。
- 監控和日志記錄對于排查問題和優化調度策略至關重要。
通過上述機制，Hadoop能夠高效地管理和調度大規模數據處理任務，確保資源的合理利用和任務的及時完成。
