Hadoop和Flink都是大數據處理框架，但它們在任務調度方面有著顯著的不同。以下是兩者在任務調度方面的主要差異：
Hadoop任務調度
- 默認調度算法：FIFO隊列策略，按照作業優先級和到達時間選擇執行作業。
- Capacity Scheduler：支持多隊列調度，每個隊列可以配置計算資源量，支持內存管理，但不支持優先級搶占。
- Fair Scheduler：由Facebook開發，為每個用戶建立作業池，確保所有作業獲得公平的資源份額，支持優先級和動態資源分配。
Flink任務調度
- 基于事件驅動：Flink采用事件驅動的計算模型，能夠實現數據到達時立即處理，適合實時流處理場景。
- 任務調度核心：Flink的任務調度核心是ExecutionGraph，JobManager根據ExecutionGraph對Job進行調度，支持高吞吐量和低延遲。
適用場景
- Hadoop：適用于大規模數據存儲和批處理場景，如數據倉庫和離線分析。
- Flink：適用于需要實時響應的數據流應用，如實時監控和在線交易系統等。
Hadoop和Flink通過各自獨特的任務調度策略，為不同的數據處理需求提供了專業的解決方案。
