Hadoop在Linux上的任務調度策略主要涉及以下幾個方面：
基于DAG的任務調度策略：這種策略根據任務之間的依賴關系進行調度，以提高任務并行度和減少任務執行時間。它通常分為靜態調度和動態調度兩種。靜態調度在任務提交之前確定所有任務的執行順序，而動態調度則在任務執行過程中動態調整任務的執行順序。
基于優先級的任務調度算法：這種算法根據任務的優先級進行調度，優先級高的任務將比優先級低的任務先被執行?；趦炏燃壍娜蝿照{度算法可以提高系統的吞吐量和響應時間，但也可能導致優先級高的任務獨占資源。
動態任務調度與資源分配：結合動態資源分配機制，根據任務需求和集群資源狀況實時調整任務的資源分配，以滿足任務的運行需求，提高集群資源利用率，降低任務運行時間。
資源感知的任務調度策略：在任務調度過程中考慮系統資源的可用情況，以提高任務并行度和減少任務執行時間。這種策略通常采用“資源分配策略”來分配系統資源給任務。
YARN調度機制：Hadoop YARN是Hadoop 2.0引入的資源管理系統，它支持多種大數據計算框架。YARN的調度器有兩種主要類型：Capacity Scheduler和Fair Scheduler。Capacity Scheduler基于容量進行資源分配，而Fair Scheduler則保證小任務得到快速響應，大任務保證服務水平。
MapReduce調度機制：在MapReduce模型中，任務調度涉及將任務分配到多個節點上并行處理。這個過程包括任務分配、數據分片與分布、局部性優化、任務執行、Shuffle階段等。
作業調度器：Hadoop中的作業調度器負責將用戶提交的作業分配到集群中的各個節點上執行。常見的作業調度器包括JobQueueTaskScheduler、CapacityScheduler、FairScheduler等。
監控與管理：使用Hadoop的監控工具如Ganglia和Ambari來監控集群資源使用情況，并根據監控結果動態調整調度策略和資源分配。
以上信息提供了對Hadoop在Linux上任務調度策略的一個全面概述，具體實現和配置可能會根據不同的Hadoop版本和集群配置有所不同。
