在Linux上调度Hadoop作业通常涉及以下几个步骤：

1. 编写Hadoop作业：

   • 使用Java编写MapReduce程序，或者使用其他支持的编程语言（如Python、C++等）通过Hadoop Streaming接口编写。
   • 确保作业逻辑正确，并且已经过测试。

2. 打包作业：

   • 将作业代码和所有依赖项打包成一个JAR文件（对于Java作业）或其他格式的文件（如Python脚本）。

3. 上传作业到HDFS：

   • 使用hadoop fs -put命令将作业文件上传到Hadoop分布式文件系统（HDFS）中。

4. 配置作业：

   • 根据需要配置作业参数，如输入输出路径、MapReduce任务的数量等。

5. 提交作业：

   • 使用hadoop jar命令提交作业到YARN（Yet Another Resource Negotiator）进行调度和执行。
   • 例如：hadoop jar my-job.jar com.example.MyJobClass input output

6. 监控作业：

   • 使用YARN的Web界面或命令行工具（如yarn application -list）来监控作业的执行状态。

7. 调度策略：

   • YARN提供了多种调度策略，包括FIFO（先进先出）、Capacity Scheduler、Fair Scheduler等。
   • 可以根据集群的资源使用情况和作业的特性选择合适的调度策略。

8. 资源管理：

   • 配置YARN的资源管理器（ResourceManager）和节点管理器（NodeManager），确保它们能够有效地分配和管理集群资源。

9. 优化作业：

   • 根据作业的执行情况和资源使用情况，调整作业配置和集群设置以优化性能。

10. 自动化调度：

    • 可以使用Cron作业、Apache Oozie、Apache Airflow等工具来自动化作业的提交和调度。

在Linux系统上，你可能还需要确保Hadoop环境已经正确安装和配置，包括HDFS、YARN和MapReduce组件。此外，根据你的具体需求，可能还需要配置网络、安全性和其他系统参数。

请注意，Hadoop的版本和发行版可能会影响具体的命令和配置步骤，因此建议参考你所使用的Hadoop版本的官方文档来获取最准确的信息。