在Linux环境中，Hadoop任务调度通常是通过YARN（Yet Another Resource Negotiator）来实现的。YARN是Hadoop的一个组件，负责集群资源的分配和任务的调度。以下是使用YARN进行Hadoop任务调度的基本步骤：

1. 配置YARN：

   • 确保Hadoop集群已经正确安装，并且所有节点都已经加入到集群中。
   • 配置yarn-site.xml文件，设置ResourceManager的地址、应用程序历史服务器地址等。
   • 配置mapred-site.xml文件，指定MapReduce框架将使用YARN来调度任务。

2. 启动YARN服务：

   • 启动ResourceManager服务，它负责整个集群资源的管理和分配。
   • 启动NodeManager服务，它在每个节点上运行，负责节点资源的监控和管理。

3. 提交任务：

   • 使用yarn jar命令提交MapReduce作业。例如：

     yarn jar my-application.jar com.mycompany.MyJob input output
     

   • 也可以使用YARN的REST API来提交任务。

4. 监控任务：

   • 使用YARN的Web界面来监控任务的执行情况。默认情况下，ResourceManager的Web界面可以通过http://:8088访问。
   • 也可以使用命令行工具如yarn application -list来查看当前运行的应用程序。

5. 资源管理：

   • YARN允许你为不同的应用程序设置资源限制，例如内存和CPU核心数。
   • 可以通过配置文件或者命令行参数来设置这些资源限制。

6. 优先级和队列：

   • YARN支持为应用程序设置优先级，并且可以配置多个队列来管理不同优先级或类型的作业。

7. 公平调度器（Fair Scheduler）或容量调度器（Capacity Scheduler）：

   • YARN提供了两种调度器：公平调度器和容量调度器。可以根据集群的需求选择合适的调度器，并进行相应的配置。

8. 节点故障处理：

   • YARN能够检测到节点故障，并重新调度在失败节点上运行的任务到其他健康的节点上。

9. 日志聚合：

   • YARN还提供了日志聚合功能，可以将应用程序的日志收集到一个集中的位置，便于后续的查看和分析。

通过以上步骤，你可以在Linux环境中使用YARN来调度Hadoop任务。根据实际情况，可能还需要进行更详细的配置和优化以满足特定的需求。