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在CentOS上配置和优化Hadoop分布式文件系统（HDFS）的资源调度涉及多个步骤和策略。以下是一些关键的优化策略：
调度策略选择
- FIFO（先进先出）：这是最简单的调度策略，按照任务到达的顺序进行处理。虽然实现简单，但可能导致资源利用率不高。
- Capacity Scheduler：为每个应用分配固定的资源量，适用于资源需求可预测的应用。
- Fair Scheduler：考虑资源利用率和公平性，可以为不同的应用分配不同的资源比例。
配置YARN资源调度器
在yarn-site.xml中配置ResourceManager和NodeManager的相关参数，如资源池、调度策略等。例如，使用Capacity Scheduler时，可以在该文件中设置队列的容量和资源分配规则。
监控和管理
使用HDFS命令行工具或Web界面监控集群状态。定期监控HDFS集群的性能指标，如数据块分布、节点负载等，并根据需要进行调整。
其他优化建议
- 数据本地化：尽量让计算任务在数据所在的节点上执行，减少网络传输。
- 硬件优化：增加节点数量、使用SSD、优化网络连接。
- 配置参数调整：根据集群的内存容量和作业的内存需求，调整MapReduce和YARN的内存参数。
通过上述方法，可以有效地在CentOS上配置和管理HDFS资源调度，确保系统的高可用性、性能和稳定性。需要注意的是，不同的应用场景可能需要不同的优化策略，因此在实际操作中需要根据具体情况进行调整。