Hadoop如何进行任务调度
Hadoop通过YARN进行任务调度,核心组件包括ResourceManager、NodeManager和容器(Container),调度流程及策略如下:
- 任务提交:用户通过客户端提交作业到ResourceManager,ResourceManager构建ApplicationMaster进程。
- 资源分配:ResourceManager根据调度策略为ApplicationMaster分配资源(如内存、CPU),选择合适的NodeManager节点。
- 任务执行:NodeManager在容器中启动任务(如Map/Reduce任务),并监控进度,向ResourceManager汇报状态。
- 调度策略:
- FIFO(先进先出):按作业提交顺序调度,简单但可能导致长任务阻塞。
- Capacity Scheduler(容量调度):支持多队列,每个队列分配固定资源,队内按FIFO调度,可限制用户资源占用。
- Fair Scheduler(公平调度):动态分配资源,确保所有作业公平共享集群资源,支持作业抢占。
- 任务监控与容错:ResourceManager和NodeManager监控任务状态,失败时重新调度任务。
调度器类型可通过配置文件yarn-site.xml
的yarn.resourcemanager.scheduler.class
参数设置。
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权请联系我们,一经查实立即删除!