hadoop 调度策略

Hadoop的调度策略

Hadoop是一个用于分布式处理大数据的开源框架。在Hadoop中，调度策略用于决定如何在集群中的多个节点上分配任务，以实现最佳的性能和资源利用。本文将详细介绍Hadoop的调度策略，并提供相关的代码示例。

1. Hadoop调度策略概述

Hadoop的调度策略主要有两种类型：容量调度和公平调度。

容量调度(Capacity Scheduler)是最早引入Hadoop的调度策略之一。它根据预设的资源容量，为每个用户或者用户组分配一定比例的资源。容量调度器通过使用队列，将集群资源划分为多个部分，每个部分都会按照一定的比例分配给特定的用户或用户组。这个调度策略适用于多个用户共享一个集群的情况，可以根据用户的需求进行资源分配。

公平调度(Fair Scheduler)是另一种主要的调度策略。它试图在不同的作业之间实现公平的资源分配。公平调度器将任务放入多个队列中，每个队列按照公平的方式得到一定的资源。它可以根据作业的优先级、作业大小等因素进行资源分配。公平调度器适用于共享集群环境下的多个作业之间的公平性要求。

2. 容量调度策略示例

以下是一个容量调度策略的示例代码：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.jobcontrol.ControlledJob;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.jobcontrol.JobControl;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.jobcontrol.JobControl.JobStatus;

public class CapacitySchedulerExample {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration();
    JobControl jobControl = new JobControl(MyJobControl);

    // 创建第一个任务
    Job job1 = Job.getInstance(conf, Job1);
    job1.setJarByClass(CapacitySchedulerExample.class);
    job1.setMapperClass(Mapper1.class);
    job1.setReducerClass(Reducer1.class);
    // 设置输入和输出路径
    FileInputFormat.addInputPath(job1, new Path(input1));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job1, new Path(output1));
    ControlledJob controlledJob1 = new ControlledJob(job1, null);
    jobControl.addJob(controlledJob1);

    // 创建第二个任务
    Job job2 = Job.getInstance(conf, Job2);
    job2.setJarByClass(CapacitySchedulerExample.class);
    job2.setMapperClass(Mapper2.class);
    job2.setReducerClass(Reducer2.class);
    // 设置输入和输出路径
    FileInputFormat.addInputPath(job2, new Path(output1));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job2, new Path(output2));
    ControlledJob controlledJob2 = new ControlledJob(job2, null);
    controlledJob2.addDependingJob(controlledJob1);
    jobControl.addJob(controlledJob2);

    // 启动作业控制器
    Thread jobControlThread = new Thread(jobControl);
    jobControlThread.start();

    // 检查所有作业是否都已经完成
    while (!jobControl.allFinished()) {
      Thread.sleep(1000);
      // 检查任务状态，并根据状态执行相应操作
      for (ControlledJob controlledJob : jobControl.getRunningJobList()) {
        JobStatus jobStatus = controlledJob.getJobStatus();
        switch (jobStatus.getState()) {
          case RUNNING:
            System.out.println(Job  + controlledJob.getJobName() +  is running.);
            break;
          case SUCCESS:
            System.out.println(Job  + controlledJob.getJobName() +  is successful.);
            break;
          case FAILED:
            System.out.println(Job  + controlledJob.getJobName() +  is failed.);
            break;
          case WAITING:
            System.out.println(Job  + controlledJob.getJobName() +  is waiting.);
            break;
          default:
            break;
        }
      }
    }
    System.out.println(All jobs are finished.);
  }
}

在这个示例中，我们创建了两个任务，第一个