Debian系統下Hadoop資源管理策略可從配置參數、調度器選擇、系統優化等方面入手，具體如下：
- YARN核心配置
- 資源分配參數：通過
yarn.nodemanager.resource.memory-mb和yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores設置節點可分配的物理內存和CPU核心數。
- 調度器選擇：
- 容量調度器（Capacity Scheduler）：適合資源需求穩定的場景，按隊列容量分配資源。
- 公平調度器（Fair Scheduler）：動態分配資源，適合資源需求波動大的場景，支持資源搶占。
- 隊列與優先級：為不同作業類型配置隊列，設置優先級和資源配額，保障關鍵任務資源。
- 資源預留與隔離
- 為重要作業預留資源，避免被其他任務搶占。
- 通過虛擬內存與物理內存比例（
yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio）控制資源使用上限。
- 數據本地化優化
- 啟用機架感知策略，將數據存儲在靠近計算節點的位置，減少傳輸開銷。
- 調整副本策略（
dfs.replication）平衡存儲冗余與性能。
- 系統級優化
- 硬件配置：確保Master節點配置優于Slave節點，使用SSD存儲元數據，增加內存和CPU資源。
- 操作系統調優：關閉Swap分區，調整文件系統預讀緩沖區，優化網絡參數（如TCP緩沖區大?。?。
- 監控與調優
- 通過YARN Web UI、JMX監控資源使用情況，分析作業執行效率。
- 定期查看日志，排查資源瓶頸（如內存不足、網絡延遲），針對性調整參數。
以上策略需根據集群規模、作業類型及硬件資源動態調整，建議通過測試環境驗證配置效果后再應用到生產環境。
