把资源模型分成：基础类库、扩展类库、模板中心、服务注册、组件注册。 资源模型中的所有内容都可以作为系统扩展开发的类库。 1、基础类库：包括日志管
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2024-01-14 14:35:46
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背景在 2018年 11月的某一天，我发现 spark-submit 设置的资源参数未生效（ –executo
原创
2022-11-03 14:43:47
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分布式资源调度框架YARNYARN的前世今生YARN概述YARN的基本架构和核心组件YARN的架构YARN核心组件（包含ResourceManager和NodeManager）ResourceManagerNodeManagerApplicationMasterContainerYARN的工作机制YARN上提交MapReduce程序（1）启动JobHistoryServerYARN上提交MapR
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2023-09-21 10:00:01
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# YARN资源分配
在分布式计算框架Hadoop中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个资源管理器，用于调度和分配计算任务的资源。YARN的主要目标是提供一个通用的资源管理系统，以满足不同应用程序的资源分配需求。
## YARN的基本概念
在了解YARN的资源分配机制之前，我们需要先了解一些基本概念。
- **资源管理器（ResourceMan
原创
2023-12-06 05:31:12
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# YARN 资源分配：理解和管理大数据集群
YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop生态系统中的一个核心组件，负责集群的资源管理和任务调度。随着大数据应用的快速发展，如何有效地分配和管理集群中的资源成了一个至关重要的问题。本文将深入探讨YARN的资源分配机制，并通过代码示例帮助理解这一过程。
## 什么是YARN？
YARN是Hadoop 2
关于分配单元大小是什么意思，分配单元大小这个很多人还不知道，今天小六来为大家解答以上的问题，现在让我们一起来看看吧！1、对于NTFS文件系统来说，默认的分配单元大小（ 簇大小） 是 4096 字节，对于传统的512字节扇区 硬盘来说，正好包含八个扇区。2、由于簇是硬盘上存储信息的最小单元（ 就是说一个簇不能同时给两个文件用），因此哪怕存储一个字节的文件，也要占用一个簇的大小（4096 字节）；而当
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2024-02-25 06:02:36
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YARN概述1、Hadoop2.x中对数据的处理和资源调度主要依赖MapReduce完成，只能运行MapReduce程序，JobTracker负责资源管理和程序调度，压力较大；2、于是在Hadoop2.x版本引入YARN用于管理资源3、YARN(Yet Another Resource Negotiator)核心思想是将资源管理和任务的监控和调度分离；主要负责集群资源管理；4、通用的资源管理系统，
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2023-08-01 20:38:29
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## 实现Yarn资源分配策略的步骤
为了帮助你理解实现Yarn资源分配策略的步骤，我将按照以下流程向你介绍：
1. 确定资源分配策略的需求和目标
2. 配置Yarn集群的资源分配策略
3. 测试和验证分配策略的效果
下面我将详细介绍每个步骤以及其中需要使用的代码。
### 步骤1：确定资源分配策略的需求和目标
在开始实现资源分配策略之前，你需要明确你的需求和目标。例如，你可能希望将资源
原创
2023-10-24 15:16:34
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1.文档编写目的在CDH中使用Yarn的动态资源池，用户会根据时段来区分集群资源的分配情况（如：在夜晚时段集群资源主要倾向于跑批作业，白天时段集群资源主要倾向于业务部门实时计算作业）。针对这样的需求在CDH中如何配置？本篇文章Fayson主要介绍如何通过CM配置Yarn动态资源池的计划规则。内容概述1.创建资源池配置集2.修改各配置集资源分配及验证3.总结测试环境1.CM和CDH版本为5.152.
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2024-07-23 09:15:58
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# Yarn资源分配实现流程
## 1. 简介
在开始介绍实现"yarn label资源分配"之前，我们先了解一下Yarn和资源标签的概念。
Yarn是一个用于管理和调度Hadoop集群资源的分布式计算框架。它可以有效地管理集群中的资源，确保任务的运行效率和稳定性。
资源标签是Yarn中的一个重要概念，可以用来对集群中的资源进行分类和分配。通过给资源打上标签，可以更加灵活地控制任务的运行位置
原创
2023-08-16 16:26:51
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# 如何在Yarn环境中分配Flink资源
在大数据处理领域，Apache Flink是一种流处理和批处理引擎，而YARN（Yet Another Resource Negotiator）则是一个资源管理器，用于管理集群中的计算资源。在YARN上部署Flink应用程序时，我们需要合理地分配资源，以确保应用程序能够顺利运行。接下来，我将向你详细介绍如何在YARN中分配Flink资源，分为几个步骤：
Yarn资源分配示例1 简介此手册应用于yarn资源按照队列分配的情景。2 准备2.1 环境说明hadoop
原创
2023-02-24 09:19:31
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# 如何实现“yarn用户资源分配”
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A(开始)
B[创建yarn用户]
C[设置用户队列]
D[分配资源]
E(结束)
A --> B --> C --> D --> E
```
## 步骤说明
| 步骤 | 说明 |
| ---- | ---- |
| 创建yarn用户 |
原创
2024-06-16 04:37:25
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吐槽 最近“闲”来无事，通过CM把vcores使用情况调出来看了一眼，发现不论集群中有多少个任务在跑，已分配的VCores始终不会超过120。而集群的可用Vcores是360（15台机器×24虚拟核）。这就相当于CPU资源只用到了1/3，作为一个半强迫症患者绝对不能容忍这样的事情发生。 分析的过程不表，其实很简单就是几个参数的问题。本以为CM能智能的将这些东西配好，现在看来好像不行。以下记录
# Yarn资源分配策略
Yarn是Apache Hadoop生态系统中的一个资源管理器和调度器，用于有效地管理大规模集群上的资源分配和任务调度。Yarn通过采用一种灵活的资源分配策略，可以根据不同应用程序的需求进行动态分配，以提高集群的利用率和性能。
## Yarn资源分配策略概述
Yarn的资源分配策略是基于容器的，每个应用程序都在集群上分配一个或多个容器来运行任务。容器是Yarn中的资
原创
2023-08-01 15:18:03
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# Flink on YARN 资源分配详解
Apache Flink 是一个用于大规模数据处理的流式处理框架，而 YARN（Yet Another Resource Negotiator）则是一个资源管理平台，常与 Hadoop 生态系统一起使用。本文将探讨在 YARN 上部署 Flink 的资源分配机制，包括如何配置、调优及其相关的代码示例。
## Flink on YARN 概述
当我
Web 资源的分类 web 资源按实现的技术和呈现的效果的不同，
又分为静态资源和动态资源两种。
静态资源：
html、css、js、txt、mp4 视频 , jpg 图片 动态资源： jsp 页面、Servlet 程序 常用的 Web 服务器Tomcat：由 Apache 组织提供的一种 Web 服务器，提供对 jsp 和 Serv
YARN资源分配模型是Hadoop生态系统中用于资源管理和作业调度的核心组件。随着大数据应用的广泛性和复杂性，合理地进行资源分配变得至关重要，尤其是在多用户和多作业的场景下，其布局合理的资源分配可以显著提高集群使用效率和作业执行性能。
### 背景定位
在公司进行大数据分析的过程中，发现YARN资源分配逐渐成为瓶颈，导致部分作业长时间未能完成，影响了整个业务的交付。引发问题的原因逐步浮出水面：
Hadoop Yarn的资源隔离是指为运行着不同任务的“Container”提供可独立使用的计算资源，以避免它们之间相互干扰。目前支持两种类型的资源隔离：CPU和内存，对于这两种类型的资源，Yarn使用了不同的资源隔离方案。
对于CPU而言，它是一种“弹性”资源，使用量大小不会直接影响到应用程序的存亡，因此CPU的资源隔离方案采用了Linux Kernel提供的轻量级资源隔离技术
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2023-08-28 12:33:53
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yarn1、概念yarn是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器计算资源，相当于一个分布式操作系统，MR就是运行在其上的2、组件1）RM1>处理来自客户端的请求 2>监控NM 3>启动或监控AM 4>资源分配与调度2）NM1>管理单节点上的资源 2>处理来自RM的命令 3>处理来自AM的启停命令4>容器的生命周期管理5>向RM汇报作业资源、
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2024-06-11 22:39:44
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