【MR】剖析 YARN 框架大数据现在越来越火，各种计算框架不断出现，比如内存计算框架(Spark)、流式计算框架(Storm)、迭代式计算框架(iMapReduce)等新型计算框架的出现，经典MR计算框架(MRv1)的局限性日益突出。比如拓展性，不支持部分计算框架，即使支持，操作起来也很复杂，还有资源利用率比较低等等问题。 2010年牛逼雅虎团队设计出也新的框架—-YARN（MRv2）。全名Y
目录Yarn框架定义基础架构Yarn各组件的功能ResourceManagerNodeManagerApplicationMasterContainer示意图工作机制流程示意图作业提交流程图 Yarn框架定义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。基础架构YARN主要由Res
YARN的设计思想 YARN的基本思想是将资源管理和作业调度/监视功能划分为单独的守护进程。其思想是拥有一个全局ResourceManager (RM)，以及每个应用程序拥有一个ApplicationMaster (AM)。应用程序可以是单个作业，也可以是一组作业。一个ResourceManager和多个NodeManager构成了YARN资源管理框架。他们是YARN启动后长期运行的守护进程，来提
一、Yarn框架产生的背景与原因我们都知道Hadoop诞生的目标是为了支持十几台机器的搜索服务，但是随着数据的增加，数据的可用性也是一个待解决的问题。但是Hadoop框架的自身问题限制了集群的发展。首先是，JobTracker和NameNode的单点问题，严重制约了集群的扩展和可靠性。MapReduce采用了基于slot的资源分配模型，slot是一种粗粒度的资源 划分单位，通常一个任务不会用完槽位
# HDFS, YARN, ZooKeeper, Kafka 详解
在大数据领域中，HDFS、YARN、ZooKeeper和Kafka 是一些重要的技术组件。本文将详细介绍这些组件并提供相应的代码示例。
## HDFS (Hadoop Distributed File System)
HDFS 是一个高可靠性、高可扩展性、容错性强的分布式文件系统。它被设计用于在大型集群上存储和处理大规模数据
原创
2023-07-21 09:49:52
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转自：http://www.gameres.com/491742.html 一般来讲，网络游戏的AI
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2016-03-14 10:24:00
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目标的检测框架如下： 具体分析：1、训练分类器所需训练样本训练样本包括正样本和负样本；其中正例样本是指待检目标样本(例如人脸或汽车等)，负样本指其它不包含目标的任意图片（如背景等），所有的样本图片都被归一化为同样的尺寸大小(例如，20x20)。 2、特征提取： 由图像或波形所获得的数据量是相当大的。例如，一个文字图像可以有
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2023-08-30 17:04:08
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yarn概念YARN是Hadoop2.0版本引进的资源管理系统，直接从MR1演化而来。 核心思想：将MR1中的JobTracker的资源管理和作业调度两个功能分开，分别由ResourceManager和ApplicationMaster进程实现。ResourceManager：负责整个集群的资源管理和调度
ApplicationMaster：负责应用程序相关事务，比如任务调度、任务监控和
LOGO设计表象手法：采用与LOGO设计对象直接关联而具典型特征的形象，直述LOGO的目的。这种手法直接、明确、一目了然，易于迅速理解和记忆。 LOGO设计象征手法：采用与LOGO内容有某种意义的联系的事物图形、文字、符号、色彩等，以比喻、形容等方式象征LOGO对象的抽象内涵。如用交叉的镰刀斧头象征工农联盟。象征性LOGO往往采用已为社会约定俗成认同的关联物象作为有效代表物。 LOGO设计寓意
1、MapReduce是什么？Hadoop MapReduce是针对谷歌MapReduce的开源实现，运行在分布式文件系统HDFS上。MapReduce是一种并行编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算，可以大幅提高程序性能，实现高效的批量数据处理。MapReduce的核心思想就是“分而治之”，它把输入的数据集切分为若干独立的数据块，分发给一个主节点管理下的各个分节点来共同并行完成，最后
数据库设计是构建一个有效、可靠、灵活的数据库系统的过程。它包括多个重要阶段，
原创
2023-06-03 06:29:12
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YARN框架简介:YARN （Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）是一种新的 Hadoop 资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。YARN概念:YARN的基本思想是将JobTracker(Job跟踪器)的两个主要功能（资源管理和作业调度/监控）分离
YARN 是什么？Yarn是Yet Another Resource Negotiator的缩写， Apache Hadoop YARN 是开源 Hadoop 分布式处理框架中的资源管理和作业调度技术。YARN 负责将系统资源分配给在 Hadoop 集群中运行的各种应用程序，并调度要在不同集群节点上执行的任务。Yarn最大的特点是执行调度与Hadoop上运行的任务类型无关。前身：相对于hadoop
1, YARN 概述是“ Yet Another Resource Negotiator”的简称。在进一步了解 YARN 框架之前我们需要知道，相比较而言， MapReduce 则是 YARN 的一个特例。 YARN 则是 MapReduce 的一个更加通用和高级的框架形式，并在其上增加了更多的功能。例如通过加载分布式执行脚本可以在集群节点上执行独立的脚本任务，并且更多功能正在被追加中。所以我们可
http://gamerboom.com/archives/59080作者：Sébastien Lambottin设计战斗系统是游戏设计师在他们的职业生涯中经常遇到的工作。许多年前，当我第一次设计战斗系统时，我过得很艰难。不只是因为我很难得到好的设计结果，还因为很难找...
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2016-08-19 16:00:00
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高吞吐率：在廉价的商用机器伤单机可支持每秒100W条消息的读写。 消息持久化：所有消息均被持久化到硬盘，无效丢失，支持消息重放。 完全分布式： producer、Broker、Consumer均支持水平扩展。 同时满足适应在线流处理和离线批处理。 ...
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2021-11-01 22:14:00
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这几篇文章的一个共同思路都是融合了Siamese架构和目标检测框架，将目标实例信息以各种形式加入待检测
原创
2023-07-12 15:19:34
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我们知道，Hadoop主要由三部分组成，除了之前说的MapReduce，还有分布式文件存储系统HDFS，和分布式集群资源调度框架Yarn。本篇专栏就来主要的来说一下Yarn框架，它使Hadoop从一个单一的大数据计算引擎，成为了一个集存储，计算，资源管理为一体的大数据平台，进而发展出自己的大数据体系。Yarn的发展首先我们来看一下，单纯MapReduce的架构思路：MapReduce最核心的就是J
前言目标检测的模型还是很多的，要挨个挨个学还是有点吃力（精力旺盛可忽略），所以这里总结一下当前流行的目标检测的框架：darknet yolov4，mmdetection2.0，detectron2.0。至于这三个框架怎么去选择，我的答案是只有你真正懂了，上手试了这几个框架之后你才能比较它们之间的优劣。1 Darknet YOLOv4 配置我的环境：WIN10，CUDA10.1，cuDNN7.6.4
An intelligent sampling framework for multi-objective optimization in high dimensional design space1.
原创
2022-07-14 17:40:20
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