在Ubuntu上，Hadoop的資源管理策略主要依賴于YARN（Yet Another Resource Negotiator），它是Hadoop 2.0引入的新一代資源管理和作業調度框架。以下是一些關鍵的資源管理策略和優化建議：
YARN架構和資源管理
- ResourceManager（RM）：負責整個系統的資源管理和調度。它將資源分配給不同的應用程序。
- NodeManager（NM）：運行在每個節點上，負責監控資源使用情況并執行由ResourceManager分配的任務。
- ApplicationMaster（AM）：每個應用程序都有一個對應的ApplicationMaster，負責與ResourceManager協商資源并監控任務執行。
- Container：YARN中的資源分配單位，封裝了內存、CPU等資源，用于限制任務使用的資源量。
資源調度策略
- FIFO（先進先出）：按照作業提交的順序執行任務，簡單但無法滿足多樣化需求。
- Capacity Scheduler：支持多個隊列，每個隊列可以配置一定的資源量，保證資源的公平分配和優先級調度。
- Fair Scheduler：旨在公平地分配資源給每個用戶，支持多用戶多隊列，根據資源需求動態分配資源。
優化策略
- 動態資源分配：根據任務執行情況實時調整資源分配，提高資源利用率。
- 資源預留：為關鍵任務預留資源，確保其執行穩定性。
- 數據本地化：盡量將計算任務移動到數據所在節點，減少數據傳輸延遲。
- 任務調度優化：根據任務類型和優先級，合理分配任務到不同的隊列，實現負載均衡。
監控和管理
- 實時監控：利用Hadoop自帶的監控工具（如YARN的Web UI）實時監控系統性能和資源使用情況。
- 動態調優：根據監控結果進行動態調優，如調整JVM參數、優化數據存儲策略等。
通過上述策略和優化，可以在Ubuntu上高效地管理Hadoop集群的資源，提升集群的性能和穩定性。
