Hadoop作业调度：从FIFO到公平调度

"Hadoop平台的主要调度方法包括单队列调度和两种多队列调度策略——容量调度和公平调度，这些调度方法旨在优化资源利用率和作业执行效率。" 在Hadoop平台上，调度是管理和优化资源分配的关键环节，特别是当多种不同需求的应用共享同一平台时。Hadoop作业调度技术的研究主要关注如何高效地处理各种类型的工作负载，包括生产性应用、批处理作业和交互式作业，这些作业对硬件资源的需求各异，并且作业间的依赖关系和并发量也具有不确定性。 1. **单队列调度**是最基础的调度策略，采用先进先出（FIFO）的原则。虽然这种调度方式实现简单，但它可能导致资源利用率低下，因为优先级低但资源需求大的作业可能长时间等待资源释放。 2. **容量调度（Capacity Scheduler）**是Hadoop 0.19.0引入的一种多队列调度机制。每个队列分配固定的系统容量，空闲资源可以动态分配给负载重的队列，同时支持作业优先级。作业选择基于提交时间、优先级、用户配额和内存需求。容量调度的优点在于能支持多作业并行执行，提高资源利用率，以及动态调整资源分配以提升作业执行效率。然而，它的缺点在于队列配置和选择需要用户具备一定的系统知识，不能自动完成。 3. **公平调度（Fair Scheduler）**的目标是改善小作业的响应时间和保障生产性作业的服务水平。它通过作业池将作业分组，并为每个作业池分配最小共享资源。多余的资源会平均分配给各作业。作业选择倾向于资源需求未满足的作业，以最大程度减少资源分配的差距。公平调度的优点在于支持作业分类，提高服务质量，以及动态调整作业并行度。但是，它没有考虑到节点的实际负载状态，可能导致节点负载不均衡。 Hadoop作业调度存在的问题主要包括没有充分考虑任务节点的实际工作负载，这可能会导致运行时节点间的资源分配不均。因此，调度器需要进一步改进，以实现更智能的资源分配，确保所有节点的负载均衡，从而提高整个集群的性能和效率。此外，对于作业依赖性和作业类型多样性，调度器应提供更灵活的策略，以适应不断变化的工作负载环境。