Hadoop任務調度主要通過YARN（Yet Another Resource Negotiator）來實現。YARN是Hadoop 2.x版本引入的資源管理層，負責集群資源的分配和任務的調度。以下是Hadoop任務調度的基本實現步驟：
1. 資源管理器（ResourceManager）
- 作用：負責整個集群資源的管理和分配。
- 組件：
- 調度器（Scheduler）：決定哪個應用程序可以使用哪些資源。
- 應用程序管理器（ApplicationMaster）：每個應用程序都有一個ApplicationMaster，負責與ResourceManager協商資源，并監控和管理應用程序的執行。
2. 節點管理器（NodeManager）
- 作用：管理單個節點上的資源，并向ResourceManager報告資源使用情況。
- 功能：
- 監控節點的健康狀況。
- 管理容器（Container），容器是執行任務的基本單位。
- 向ResourceManager報告節點的資源使用情況。
3. 調度器（Scheduler）
- 作用：根據不同的調度策略將資源分配給應用程序。
- 常見調度器：
- FIFO Scheduler（先進先出調度器）：按照提交順序分配資源。
- Capacity Scheduler（容量調度器）：支持多租戶，可以為不同的隊列分配不同的資源容量。
- Fair Scheduler（公平調度器）：確保所有應用程序公平地共享集群資源。
4. 應用程序管理器（ApplicationMaster）
- 作用：
- 向ResourceManager申請資源。
- 監控和管理應用程序的執行。
- 處理容器的生命周期事件（如啟動、監控、終止）。
5. 任務調度流程
- 提交應用程序：用戶通過客戶端提交MapReduce作業或其他類型的應用程序到ResourceManager。
- 資源申請：ApplicationMaster向ResourceManager申請所需的資源（如容器）。
- 資源分配：ResourceManager根據調度策略將資源分配給ApplicationMaster。
- 任務執行：ApplicationMaster在獲得的容器中啟動任務，并監控任務的執行狀態。
- 進度報告：任務定期向ApplicationMaster報告進度。
- 資源釋放：任務完成后，ApplicationMaster釋放占用的資源，并向ResourceManager報告任務完成。
6. 配置和優化
- 配置文件：主要通過
yarn-site.xml和mapred-site.xml等配置文件進行配置。
- 優化策略：
- 調整調度器的參數，如隊列容量、優先級等。
- 優化任務的并行度和資源分配策略。
- 監控和調整集群的資源使用情況，確保高效運行。
通過上述機制，Hadoop能夠有效地管理和調度集群中的資源，確保各種應用程序能夠高效地執行。
