117笔记问答Hadoop本身并不直接提供任务调度功能，但可以通过其资源管理器YARN（Yet Another Resource Negotiator）来实现任务的调度和管理。YARN是Hadoop 2.0引入的新一代资源管理和调度框架，它解决了旧版Hadoop中JobTracker的性能瓶颈和资源消耗问题。
在Linux上，通过YARN可以实现以下任务调度和管理功能：
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资源管理：YARN的ResourceManager负责管理集群中的资源，包括内存、CPU等，并根据需要分配给不同的应用程序。
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任务调度：ResourceManager负责将应用程序的任务调度到合适的NodeManager上执行。它支持多种调度策略，如容量调度器（Capacity Scheduler）和公平调度器（Fair Scheduler），以满足不同应用程序的资源需求。
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应用程序管理：YARN允许用户通过ApplicationMaster来管理和监控应用程序的执行状态，包括任务的启动、停止、资源分配和状态监控等。
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容错处理：YARN提供了良好的容错机制，当NodeManager或ApplicationMaster失败时，ResourceManager可以重新调度任务到其他节点上继续执行。
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实时数据处理：对于需要实时处理的任务，可以使用YARN上的各种应用程序，如Apache Spark，来实现低延迟的数据处理。
如果需要更复杂的定时任务调度功能，可以考虑使用Linux系统自带的cron服务或者第三方的任务调度工具，如Go语言的定时任务调度库。这些工具可以帮助你在Hadoop集群上实现更加灵活和复杂的任务调度需求。