Hadoop任务调度的实现方式，Hadoop YARN资源管理器下的任务调度机制。

Hadoop任务调度实现主要通过以下步骤：，1. 提交任务：用户将任务提交至Hadoop集群。，2. 资源分配：Hadoop集群根据任务需求和集群资源情况，进行资源分配。，3. 调度器选择：Hadoop内置多种调度器，如容量调度器、公平调度器等，根据策略选择合适的任务执行节点。，4. 任务执行：调度器将任务分配至计算节点执行，并监控任务执行状态。，5. 任务完成：任务执行完成后，返回结果给用户。，整个过程由Hadoop集群自动管理，确保高效、公平地利用集群资源。

Hadoop的任务调度是大数据处理中不可或缺的一环，它通过YARN（Yet Another Resource Negotiator）框架实现了资源的有效分配和任务的顺利执行,以下是Hadoop任务调度的详细实现过程及要点：

• 功能与组成：ResourceManager是YARN的核心组件，负责整个集群资源的管理和分配，它由调度器和应用程序管理器等部分组成，其中调度器决定哪个应用程序可以使用哪些资源，而应用程序管理器则负责协调作业的提交和资源的分配。

节点管理器（NodeManager）

• 功能与任务：NodeManager负责管理单个节点上的资源，并向ResourceManager报告资源的使用情况，它监控节点的健康状况，管理容器的生命周期，并执行来自ResourceManager的容器启动和停止命令。

容器（Container）

• 定义与用途：容器是YARN中的基本计算单元，它封装了CPU、内存等资源，用于运行应用程序的各个组件，如MapReduce任务、Spark作业等。

调度策略

YARN支持多种调度策略，以满足不同场景下的需求,主要包括：

FIFO调度器

• 特点：按照作业提交的先后顺序进行调度。

容量调度器

• 功能与配置：允许多个组织共享集群资源，并为每个组织分配一定的容量，通过配置项如yarn.scheduler.capacity.root.queues定义根队列及其子队列，并设置每个队列的容量百分比和最大容量。

公平调度器

• 特点与配置：旨在为所有应用程序提供公平的资源访问机会，通过配置项如yarn.scheduler.fair.preemption启用抢占机制，以及指定公平调度配置文件的位置，来实现资源的公平分配。

作业的提交与执行

1. 作业提交：用户通过Hadoop命令行或API等客户端工具提交作业。
2. 资源申请与分配
3. 任务执行与监控