HDFS资源调度主要通过YARN（Yet Another Resource Negotiator）来实现。YARN是Hadoop 2.0版本引入的一个新的资源管理和调度框架，它负责在集群中分配和管理计算资源，并调度各种计算框架的运行。以下是HDFS资源调度的主要步骤和组件：
YARN架构概述
- ResourceManager：作为集群的主节点，负责资源管理和作业调度。它维护集群中所有节点的资源使用情况，并根据作业的需求分配资源。ResourceManager还可以通过Zookeeper实现高可用性。
- NodeManager：部署在每个计算节点上，负责管理和监控该节点上的资源使用情况，并执行ResourceManager分配的任务。
- ApplicationMaster：每个提交的作业都有一个对应的ApplicationMaster，它负责与ResourceManager通信，申请资源并监控作业的运行状态。
- Container：是YARN中的资源抽象单位，封装了CPU、内存、磁盘等多种资源。Container是ResourceManager分配给ApplicationMaster的资源。
- Client：负责提交作业到ResourceManager，并接收作业执行的结果。
资源调度策略
- Capacity Scheduler：这是Hadoop 2.0中默认的资源调度器，它根据集群的总容量来分配资源。集群被划分为多个队列，每个队列有自己的容量限制，队列内部可以根据优先级进行资源分配。
- Fair Scheduler：Fair Scheduler是Capacity Scheduler的一种替代方案，它提供了更加公平的资源分配策略。Fair Scheduler会根据应用程序的实际资源需求来分配资源，而不是仅仅根据队列的容量。
调度策略配置
- Capacity Scheduler配置：主要包括设置队列的容量、最大容量、最小容量等参数。
- Fair Scheduler配置：需要配置公平调度器，并设置相应的公平策略，如队列权重、资源分配策略等。
通过上述配置和策略，HDFS结合YARN可以实现对大数据处理作业的高效资源调度和管理。
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