作为测试经理，测试进度管理是测试管理的重要组成部分，贯穿产品需求到产品发布整个测试活动。测试活动按阶段拆分为：测试需求分析、编写测试策略和测试计划，测试方案和测试用例设计，测试用例执行，测试发布。编写测试策略和测试计划、测试发布评估通常都是测试经理负责，测试方案和测试设计、用例执行是测试人员主体活动。因此，本文主要针对测试方案和测试设计、用例执行的测试进度管理
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2023-09-04 22:06:08
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# Yarn 任务测试科普
在大数据处理领域，Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop的一部分，负责资源管理和作业调度。许多大数据框架，如Apache Spark和Apache Flink，都是利用Yarn进行任务调度的。本文将探讨测试Yarn任务的方法，并结合代码示例，帮助你更好地理解其工作原理。
## Yarn的基本结构
Ya
备注：此文章，是各方资源整理后的合集，非原创，如原文作者介意，
1.关于测试工作
1.1测试工作理解
狭义理解：帮业务在每个版本中找到bug，让版本顺利发布广义理解：要求测试工程师能够吧一个业务或者一整块业务的质量保障体系给建立起来质量保证体系：就是要通过一定的制度、规章、方法、程序和机构等把质量保证活动加以系统化、标准化及制度化。
2.2接手新业务
&nbs
1. 单元测试BUG并记录下产生BUG的原因，以便开发人员进行修改。这样可以在很大程度上减少集成以后而出现的BUG。 一旦编码完成，开发人员总是会迫切希望进行软件的集成工作，这样他们就能够看到实际的系统开始启动工作了。 这在外表上看来是一项明显的进步，而象单元测试会推迟对整个系统进行合并这种真正有意思的工作启动的时间。 这种开发步骤中，真实意义上的进步被软件合并后的外表
# Hadoop YARN 测试任务指南
在大数据处理领域，Apache Hadoop 是一个广泛使用的框架。其核心组成部分之一是 YARN (Yet Another Resource Negotiator)，专门用于资源管理和任务调度。本文将探讨如何在 Hadoop YARN 中执行简单的测试任务，并提供相关的代码示例和可视化图表，以便更好地理解整个流程。
## YARN 简介
YARN
阅读本文，您可以了解您的开发团队如何利用Parasoft Jtest 2022.2 中包含的先进功能和增强功能来简化 Java 测试。如果开发人员没有自动化测试流程，Java和JUnit测试对他们来说可能是耗时且具有挑战性的。随着Parasoft Jtest2022.2新版本的发布，开发团队可以更快、更高质量地交付软件。最新版本继续关注简化软件测试的严格性，提供创新的特性和增强功能，补充软件开发实
一、作业流程
1、
客户端到MR申请作业编号
检验输入目录是否存在
检验输出木木是否为空
计算切片信息（偏移量，数据大小，放在那些DN上）
2、
将conf，jar，切片信息发送到HDFS以作业编号命名的目录下
3、
向RM发送请求提交作业
4、
RM调度NM，让NM分配一个容器，运行MRAppmaster程序
5、
MRAppmaster收集HDFS上的
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2023-08-18 23:05:43
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文章目录四、Yarn资源调度器4.1 Yarn基本架构4.2 Yarn工作机制4.3 作业提交全过程4.4 资源调度器4.5 容量调度器多队列提交案例4.5.1 需求4.5.2 配置多队列的容量调度器4.5.3 向Hive队列提交任务 四、Yarn资源调度器4.1 Yarn基本架构Yarn是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而 MapReduce
文章目录1. yarn概述2. yarn架构2.1 ResourceManager2.1.1 Scheduler2.1.2 Applications Manager2.2 NodeManager2.2.1 container2.2.1 NodeManager2.3 ApplicationMaster3. 作业调度过程 1. yarn概述Apache Hadoop YARN 是开源 Hadoop
yarn总结：yarn概述：Yarn是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而MapReduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序。yarn基本架构：YARN主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container等组件构成。ResourceManager：1.处理客户端请求2.监
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2023-08-10 14:26:16
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一、Yarn简介1、Yarn是什么Apache Hadoop YARN （Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）一种新的Hadoop资源管理器，一个通用资源管理系统为上层提供统一的资源管理与任务调度及监控，提高了集群管理效率、资源使用率、数据共享效率2、产生背景在Hadoop1.x中MapReduce是Master/Slave结构，在集群中的表现形式为：
理想情况下，我们应用对Yarn资源的请求应该立刻得到满足，但现实情况资源往往是有限的，特别是在一个很繁忙的集群，一个应用资源的请求经常需要等待一段时间才能的到相应的资源。在Yarn中，负责给应用分配资源的就是Scheduler。其实调度本身就是一个难题，很难找到一个完美的策略可以解决所有的应用场景。为此，Yarn提供了多种调度器和可配置的策略供我们选择。1、调度器的选择在Yarn中有三种调度器可以
1、yarn概述1.1、yarn是集群中的资源管理模块为各类计算框架提供资源的管理和调度①用于管理集群资源（服务器硬件，包括CPU，内存，磁盘，网络IO等）；②调度运行在yarn上的各种任务调度器:用来对hadoop分布式集群中同一时刻运行的job进行规划和约束的。
总而言之：调度资源，管理任务1.2、核心出发点：分离资源管理和作业监控①全局资源管理 - RM②每个应用程序对应一个应用资源管理
【背景】在一次问题排查过程中，误杀了yarn任务container的其中一个进程，导致yarn application kill不再生效，并且在rm中任务状态显示为失败，但实际进程还在运行。在分析问题的同时，抽时间对yarn任务的进程、以及kill命令的执行流程进行了整理。本文就来聊聊这些内容。【yarn任务相关的进程】在yarn中，任务提交时（不管是AM还是任务container），会指定任务的
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2023-08-25 23:48:41
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Hadoop--海量文件的分布式计算处理方案
Hadoop 是Google MapReduce的 一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式，让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同java程序员可以 不考虑内存泄露一样， MapReduce的run-time系统会解决输入数据的分布细节，跨越机器集群的程序执行
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2023-09-03 17:07:36
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一 ，spark on yarn ：1 ，spark 概念 ：Driver：和 ClusterManager 通信，进行资源申请、任务分配并监督其运行状况等。ClusterManager ：这里指 YARN。DAGScheduler ：把 spark 作业转换成 Stage 的 DAG 图。TaskScheduler ：把 Task 分配给具体的 Executor。2 ，yarn 概念 ：Reso
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2023-08-02 13:48:36
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Yarn 案例实操1. Yarn 生产环境核心参数配置案例2. 容量调度器多队列提交案例2.1 需求2.2 配置多队列的容量调度器2.3 向 Hive 队列提交任务2.4 任务优先级3. 公平调度器案例3.1 需求3.2 配置多队列的公平调度器3.3 测试提交任务4. Yarn 的 Tool 接口案例 1. Yarn 生产环境核心参数配置案例注：调整下列参数之前尽量拍摄 Linux 快照，否则后
Yarn是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而MapReduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序1. Yarn工作机制机制详解第1步：Client调用job.waitForCompletion方法，向整个集群提交MapReduce作业。第2步：Client向RM申请一个作业id。第3步：RM给Client返回该job资源的提
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2023-09-07 12:56:35
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以下为使用yarn过程中遇到的问题，会持续更新，也当做是个个人笔记吧，好记性不如烂笔头。一、部分nodemanager节点状态变为unhealthy现象：首先会在ambari界面看到有两台机器上的nodemanager被标志位unhealthy （图中已经被修复，所以没有显示出有unhealthy的。），也可以去yarn的界面有个左边有个nodes选项，也可以查看nodemanager的服务状态,
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2023-08-08 14:39:07
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资源管理与任务调度1、YARN的资源分配2、YARN的任务调度FIFO：先进先出==特点==Capacity：容量调度机制特点Fair：公平调度机制特点 1、YARN的资源分配每个NodeManager能使用机器的多少资源每个程序的每个Task使用多少资源来运行YARN的资源配置
每台NodeManger能够使用的最大物理内存数 yarn.nodemanager.resource.memory-
