在CentOS上，HDFS的资源调度和管理主要通过YARN（Yet Another Resource Negotiator）来实现。YARN是Hadoop的资源管理和调度系统，负责为运行在Hadoop集群上的应用程序提供资源管理和调度服务。以下是HDFS资源调度与管理的基本步骤和策略：
1. 环境准备
- 安装JDK并配置SSH免密登录。
- 下载并解压Hadoop安装包，配置环境变量。
2. HDFS配置
- core-site.xml: 设置HDFS的默认文件系统和默认名称节点地址。
- hdfs-site.xml: 设置数据块大小、副本数、数据节点目录等。
- mapred-site.xml 和 yarn-site.xml: 配置MapReduce和YARN的相关参数。
3. 资源调度方案
- 配置YARN: 在
yarn-site.xml 中配置ResourceManager和NodeManager的相关参数，如资源池、调度策略等。 - 高可用性配置: 为了提高HDFS的高可用性，可以配置Secondary NameNode和ZooKeeper。Secondary NameNode用于定期合并NameNode的编辑日志和文件系统镜像，而ZooKeeper则用于监控NameNode的状态并进行故障转移。
4. 启动HDFS
- 格式化NameNode：在启动HDFS之前，需要格式化NameNode。
- 启动HDFS：使用
start-dfs.sh 脚本启动HDFS集群。
5. 监控和管理
- 使用HDFS命令行工具或Web界面监控集群状态。
- 常见的调度策略包括FIFO（先进先出）、Capacity Scheduler（容量调度器）、Fair Scheduler（公平调度器）等。
6. 优化策略
- 内存资源精细化分配: 根据集群规模和负载，调整NameNode和DataNode的内存配置。
- 磁盘I/O性能提升: 针对CentOS的EXT4/XFS文件系统特性，优化挂载参数和多磁盘并发策略。
- 网络带宽限制策略: 防止DataNode间复制占用过多带宽，可以使用iptables限速和HDFS原生限速。
- 监控与日志管理: 持续监控和日志分析是优化调度的关键，利用Hadoop自带的监控工具，例如HDFS Web UI和YARN Resource Manager UI，监控集群性能和资源使用情况。
通过上述步骤和策略，可以在CentOS上配置HDFS资源调度，以优化集群的性能和资源利用率。具体的配置可能需要根据实际的集群规模和环境进行调整。
