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（ApplicationManager）：負責接收作業提交，協調第一個容器的分配，用于執行特定組件。
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。
- 管理容器的生命周期。
- 執行來自ResourceManager的容器啟動和停止命令。
3. 容器（Container）
- 定義：YARN中的基本計算單元，封裝了CPU、內存等資源。
- 用途：運行應用程序的各個組件（如MapReduce任務、Spark作業等）。
4. 調度策略
YARN支持多種調度策略，主要包括：
a. FIFO調度器（First-In-First-Out）
- 特點：按照作業提交的順序進行調度，先到先得。
- 適用場景：簡單場景，對實時性要求不高。
b. 容量調度器（Capacity Scheduler）
- 特點：允許多個組織共享集群資源，并為每個組織分配一定的容量。
- 配置項：
yarn.scheduler.capacity.root.queues：定義根隊列及其子隊列。yarn.scheduler.capacity.root.<queue-name>.capacity：設置每個隊列的容量百分比。yarn.scheduler.capacity.root.<queue-name>.maximum-capacity：設置隊列的最大容量。
c. 公平調度器（Fair Scheduler）
- 特點：旨在為所有應用程序提供公平的資源訪問機會。
- 配置項：
yarn.scheduler.fair.preemption：啟用搶占機制以確保公平性。yarn.scheduler.fair.allocation.file：指定公平調度配置文件的位置。
5. 作業提交與執行
- 提交作業：用戶通過客戶端工具（如Hadoop命令行或API）提交MapReduce、Spark等作業。
- 資源申請：ApplicationManager向ResourceManager申請資源，并創建一個ApplicationMaster。
- 任務分配：ResourceManager根據調度策略將資源分配給ApplicationMaster。
- 任務執行：ApplicationMaster負責將具體任務分配給NodeManager上的容器執行。
- 進度監控與狀態更新：ApplicationMaster持續監控任務的執行進度，并將狀態信息反饋給ResourceManager和客戶端。
6. 監控與日志
- 監控：使用YARN提供的Web界面或第三方監控工具（如Ganglia、Prometheus）來實時查看集群狀態和作業執行情況。
- 日志：每個任務都會生成詳細的日志文件，便于故障排查和分析。
注意事項
- 合理配置資源池和隊列以避免資源爭用和饑餓現象。
- 定期檢查和優化調度器的性能參數。
- 確保網絡帶寬和磁盤I/O不會成為瓶頸。
總之，Hadoop的任務調度是一個復雜而強大的系統，能夠有效地管理和優化大規模數據處理任務的執行。
