Hadoop在Ubuntu上的任務調度怎樣實現

Hadoop在Ubuntu上的任務調度實現方法

1. 前置準備：安裝與配置Hadoop

在實現任務調度前，需確保Hadoop已在Ubuntu上正確安裝并配置為偽分布式或集群模式（推薦偽分布式用于學習，集群模式用于生產）。核心配置文件位于$HADOOP_HOME/etc/hadoop目錄下，需修改以下文件：

• core-site.xml：設置HDFS默認文件系統（如fs.defaultFS=hdfs://localhost:9000）；
• hdfs-site.xml：配置HDFS數據塊復制因子（如dfs.replication=1，偽分布式模式下設為1）；
• mapred-site.xml（需復制模板生成）：指定MapReduce框架為YARN（如mapreduce.framework.name=yarn）；
• yarn-site.xml：配置YARN資源管理（如yarn.nodemanager.aux-services=mapreduce_shuffle、yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class=org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler）。
  配置完成后，啟動HDFS（start-dfs.sh）和YARN（start-yarn.sh），并通過jps命令驗證進程（Master節點需有NameNode、ResourceManager，Slave節點需有DataNode、NodeManager）。

2. 原生方式：通過YARN命令行提交任務

YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop 2.x及以上版本的核心資源管理系統，負責任務調度與資源分配。提交任務的步驟如下：

• 編寫MapReduce程序：使用Java編寫Map（處理輸入數據分片）和Reduce（聚合Map輸出）類，編譯打包為JAR文件（如my-job.jar）；
• 上傳作業到HDFS：使用hadoop fs -put my-job.jar /user/hadoop/jobs/將JAR文件上傳至HDFS；
• 提交任務：通過hadoop jar命令提交作業，指定輸入輸出路徑（如hadoop jar /user/hadoop/jobs/my-job.jar com.example.MyJobClass /input/data /output/result）；
• 監控任務：使用yarn application -list查看所有運行中的任務，yarn application -status <application_id>查看任務詳情。

3. 進階方式：使用YARN內置調度器

YARN支持多種調度策略，可根據集群資源使用情況和作業特性選擇：

• FIFO Scheduler（先進先出）：默認調度器，按作業提交順序執行，適合小規模集群；
• Capacity Scheduler（容量調度）：支持多隊列（如default、high_priority），每個隊列分配固定資源容量，適合多租戶環境（如生產與測試任務分離）；
• Fair Scheduler（公平調度）：動態分配資源，確保所有作業公平共享集群資源，適合批處理作業混合執行。
  配置方法：修改$HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml，添加調度器類（如yarn.resourcemanager.scheduler.class=org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler），并調整隊列參數。

4. 自動化調度：使用第三方工具

對于復雜的任務依賴（如“先執行ETL任務，再執行分析任務”）或定時執行需求（如每天凌晨處理日志），可使用以下工具：

• Apache Oozie：Hadoop原生工作流調度系統，支持定義**DAG（有向無環圖）**任務流（如MapReduce、Hive、Pig任務的依賴關系），通過oozie job -run命令提交工作流，或通過Web界面管理；
• Apache Airflow：Python編寫的分布式任務調度平臺，提供DAG定義（通過Python代碼描述任務依賴）、Web界面（可視化任務狀態）、定時觸發（支持Cron表達式）等功能，適合大規模、跨系統的工作流調度；
• Crontab：Linux系統自帶的定時任務工具，適合簡單的定時任務（如每天凌晨執行hadoop jar命令），通過crontab -e編輯定時規則（如0 2 * * * /usr/bin/hadoop jar /path/to/job.jar com.example.MyJobClass /input /output）。

以上方法覆蓋了Hadoop在Ubuntu上的不同調度需求，從原生命令行到自動化工具，可根據實際場景選擇合適的方式。