HDFS任务调度主要通过YARN实现，配置步骤如下：
- 选择调度器：在
yarn-site.xml中配置yarn.resourcemanager.scheduler.class参数，可选调度器包括：- FIFO Scheduler（先进先出，简单但可能导致资源浪费）。
- Capacity Scheduler（容量调度，为队列分配固定资源比例，适合多租户）。
- Fair Scheduler（公平调度，动态平衡资源分配，避免资源饥饿）。
- 配置队列资源：在
yarn-site.xml或队列配置文件中，设置各队列的capacity（资源占比）、maximum-capacity（最大资源限制）等参数。 - 调整资源分配参数：通过
yarn.nodemanager.resource.memory-mb和yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores设置节点可分配的CPU和内存资源。 - 启用存储策略（可选）：在
hdfs-site.xml中设置dfs.storage.policy.enabled=true，结合数据热度选择存储策略（如HOT/WARM/COLD），优化数据分布。 - 硬件与网络优化：使用SSD存储提升读写速度，配置合理的I/O调度器（如Deadline/NOOP）。
- 监控与调优：通过YARN ResourceManager UI和HDFS Web UI监控资源使用情况，定期调整参数以适应负载变化。
配置时需根据集群规模、作业类型（如批处理/实时计算）和硬件资源综合选择策略，优先在生产环境进行测试验证。