HDFS（Hadoop Distributed File System）的资源调度主要通过YARN（Yet Another Resource Negotiator）来实现。YARN是一个资源调度平台，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资源调度的实现方式：
YARN架构和资源调度简介
- ResourceManager：处理客户端请求，监控NodeManager的启动或监控ApplicationMaster资源的分配与调度，包含调度器（Scheduler）、应用程序管理器（ApplicationsManager）。
- NodeManager：管理单个节点上的资源，处理来自ResourceManager的命令，处理来自ApplicationMaster的命令。
- ApplicationMaster：为应用程序申请资源并分配内部任务，任务的监控与容错。
- Container：YARN资源的抽象封装，某个节点的多维度资源（内存、CPU、磁盘、网络等），Task都是在一个容器里执行完成的，容器大小可以动态调整。
工作机制
- 客户端提交MapReduce作业到客户端所在的节点，YARN Runner向ResourceManager申请一个Application。
- ResourceManager将该应用程序的资源路径返回给YARN Runner，程序将运行所需资源提交到HDFS上。
- 程序资源提交完毕后，申请运行MapReduce AppMaster。
- ResourceManager将用户的请求初始化成一个Task，其中一个NodeManager领取到Task任务，该NodeManager创建Container，并产生MapReduce AppMaster。
- Container从HDFS上拷贝资源到本地，MapReduce AppMaster向ResourceManager申请运行MapTask资源，ResourceManager将运行MapTask任务分配给另外两个NodeManager，这两个NodeManager分别领取任务并创建Container。
- Map向两个接收到任务的NodeManager发送程序启动脚本，这两个NodeManager分别启动MapTask，MapTask对数据分区排序。
- MapReduce AppMaster等待所有MapTask运行完毕后，向ResourceManager申请容器，运行ReduceTask。
- ReduceTask向MapTask获取相应分区的数据，程序运行完毕后，MapReduce AppMaster会向ResourceManager申请注销自己。
调度器和调度算法
目前，Hadoop作业调度器主要有三种：FIFO（先进先出）、Capacity Scheduler和Fair Scheduler。
- FIFO：按照作业提交的顺序执行任务，简单但可能导致资源浪费。
- Capacity Scheduler：为不同的队列分配固定比例的资源，保证资源的合理利用和作业的公平执行。
- Fair Scheduler：根据队列的资源需求和作业的历史资源使用情况进行资源分配，更加公平。
通过上述机制，HDFS能够有效地管理和调度集群资源，确保数据的高可用性、可靠性和高效性。
