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HDFS在CentOS上的资源分配策略主要通过YARN实现，核心策略包括：
- 调度策略
- FIFO（先进先出）：按任务提交顺序执行，简单但资源利用率可能较低。
- Capacity Scheduler：为不同用户/应用分配固定资源池，适合资源需求可预测的场景。
- Fair Scheduler：按权重动态分配资源，确保公平性，支持多租户隔离。
- 数据存储与冗余
- 副本机制：默认3副本存储，可通过
dfs.replication调整，平衡存储与可靠性。 - 数据本地化：优先将数据存储在计算节点本地，减少网络传输延迟。
- 副本机制：默认3副本存储，可通过
- 资源管理配置
- 内存与线程：通过
yarn.nodemanager.resource.memory-mb和dfs.namenode.handler.count等参数调整节点资源。 - 磁盘均衡：使用
hdfs balancer工具平衡DataNode磁盘使用率，避免单点负载过高。
- 内存与线程：通过
- 高可用配置
- NameNode HA：通过ZooKeeper实现主备切换，配置
dfs.ha.namenodes和共享存储（如QJM）。 - ResourceManager HA：启用
yarn.resourcemanager.ha.enabled，配合ZooKeeper实现故障自动转移。
- NameNode HA：通过ZooKeeper实现主备切换，配置
具体配置需结合集群规模和业务需求，参考官方文档调整参数。
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