JDK 原生并发队列JDK 并发队列按照实现方式可以分为阻塞队列和非阻塞队列两种类型，阻塞队列是基于锁实现的，非阻塞队列是基于 CAS 操作实现的。JDK 中包含多种阻塞和非阻塞的队列实现，如下图所示。队列是一种 FIFO（先进先出）的数据结构，JDK 中定义了 java.util.Queue 的队列接口，与 List、Set 接口类似，java.util.Queue 也继承于 Collectio
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2024-10-21 22:28:26
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synchronized的加锁方式
synchronized的本质是给对象上锁，对象包括实例对象，也包括类对象。常见的加锁方式有下面几种写法：
（1）在非static方法上加synchronized，例如：public void synchronized test() { } ，则相当于：
public void test()
{
synchronized(this）{}
}
（2）在s
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2024-01-09 23:02:44
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参考了一篇文章， 才看懂了Yarnrunner的整个流程：
网上很多文章写的不是很清楚， 有些到AM的启动的时候就错了， 结合最近俩星期看的Yarnrunner部分的源码 我把我的理解写下来， 打算分三部分
上： SubmitJob到schduler为ApplicationMaster申请Container
中：AM到NodeManager
YARN自从hadoop2.0之后, 我们可以使用apache yarn 来对集群资源进行管理。yarn把可以把资源（内存,CPU）以Container的方式进行划分隔离。YARN会管理集群中所有机器的可用计算资源. 基于这些资源YARN会调度应用(比如MapReduce)发来的资源请求, 然后YARN会通过分配Container来给每个应用提供处理能力, Container（容器）是YARN中处
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2023-09-03 13:19:30
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Laxcus是Laxcus大数据实验室历时五年，全体系自主设计研发的国内首套大数据管理系统。能够支撑百万台级计算机节点，提供EB量级存储和计算能力，兼容SQL和关系数据库。最新的2.x版本已经实现对当前大数据主流技术和功能的完整覆盖和集成，并投入到国内多个超算项目中使用。Laxcus同时保持了使用和部署的极简性，这将使所有人都能很容易学习和掌握它。下面演示在一台Linux计算机上部署Laxcu
# Yarn AM 内存比例
在大数据处理中，Yarn是一个用于集群资源管理的开源框架，用于Apache Hadoop。Yarn将集群资源划分为容器，以便为应用程序提供必要的资源。其中，Yarn ApplicationMaster（AM）是一个用于协调应用程序执行的组件，负责与ResourceManager通信并请求资源。
在Yarn中，AM内存比例是指用于分配给ApplicationMast
原创
2024-06-07 06:05:13
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文章目录1.YARN关键参数配置1.1 yarn中单个nodemanager控制container的个数1.2 resourceManager1.3 executor堆外内存2.YARN内存参数计算实例2.1 SPARK ON YARN-CLUSTER2.2 SPARK ON YARN-CLIENT3. spark on yarn内存申请3.1 yarn两个默认内存参数3.2 spark3.3
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2023-09-18 00:16:12
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相信一些用户在网上在购买内存的时候找到一些低价位的内存，看描述上写有“AMD专用内存”，AMD专用内存是什么意思？那么对于这种称为AMD专用内存的不难理解，肯定intel平台是使用不了的，而只有AMD平台能够使用，今天装机之家来给大家说说AMD专用内存和普通内存条的区别及真相。AMD专用内存是什么意思？AMD专用内存就是只能AMD平台才可以使用的一种内存。AMD专用内存条的真相：AMD专用内存条怎
### 如何设置 "yarn am" 的内存
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何设置 "yarn am" 的内存。首先，让我们来看一下整个过程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 打开终端 |
| 2 | 进入 Hadoop 安装目录 |
| 3 | 编辑 yarn-site.xml 配置文件 |
| 4 | 设置 "yarn am" 的内存参数
原创
2024-04-20 04:53:05
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# Yarn 配置 AM 资源教程
## 1. 概述
在使用 Yarn 运行应用程序时，为了保证应用程序的性能和资源利用率，需要对 AM（ApplicationMaster）资源进行配置。本文将对如何配置 AM 资源进行详细介绍。
## 2. 配置流程
下面是配置 AM 资源的整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 打开 YARN 配置文件
原创
2023-10-03 12:49:10
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在Hadoop2.x中, YARN负责管理MapReduce中的资源(内存, CPU等)并且将其打包成Container。 使之专注于其擅长的数据处理任务, 将无需考虑资源调度. 如下图所示YARN会管理集群中所有机器的可用计算资源. 基于这些资源YARN会调度应用(比如MapReduce)发来的资源请求, 然后YARN会通过分配Co ntainer来给每个应用提供处理能力, Container是
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2023-09-29 20:38:06
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真实场景中，总会出现这样的情况：新提交的YARN应用需要等待一段时间，才能获得所需的资源。不能立即获得资源的应用，总不能直接拒绝，需要有个地方去存储这些应用 —— 使用队列同时，队列中的应用如何为其分配资源：是先到先得？还是优先执行资源需求较小的应用？ —— 需要有特定的策略为应用分配资源而YARN的调度器（scheduler）的工作就是根据既定策略为应用分配资源1. YARN中的三种调度器概述1
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2023-08-16 15:05:57
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前言大家好，这节我们学习软件项目管理---进度计划编排---资源优化方法。资源优化方法根据资源供需情况，调整活动的开始和完成日期。同时进行资源优化配置。例如：使资源前置的时间最小化，而且尽量避免出现资源超出能力的范围。那么资源优化主要有两个方法：资源平衡资源平滑资源平衡资源平衡是为了在资源需求和资源供给之间取得平衡，根据资源制约因素对开始日期和完成日期进行调整的一种技术。例如：一个资源在同一时间内
## 如何解决 Spark YARN Application Master (AM) 不释放的问题
在使用 Apache Spark 并在 YARN 上运行时，Application Master (AM) 是非常关键的组件。AM 负责资源管理、任务调度和监控应用程序的状态。在一些情况下，AM 可能不会如预期那样释放，导致资源浪费和性能问题。本文将帮助新的开发者理解这一流程，并提供解决 AM 不
# 理解 YARN Application Master (AM) 占用率
在大数据处理过程中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为一个资源管理系统，承担着重要角色，尤其是在支持大规模的分布式计算方面。在这个系统中，Application Master（AM）是一个关键组件，它负责协调整个应用的执行，包括资源的申请和监控任务的状态。本文将着重讨论 AM
原创
2024-10-22 03:33:20
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主要参考 https://mpitutorial.com/tutorials/mpi-hello-world/ 1.编译：mpicc my_mpi_application.c -o my_mpi_application运行 mpirun -host node0:2,node1,node2 mpi_hello_world -host 参
# 修改 Yarn AM 日志级别
在 Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）框架中，ApplicationMaster（AM）是负责协调和管理作业的核心组件。为了更好地调试和监控作业，有时我们需要调整 YARN AM 的日志级别。本文将探讨如何修改 YARN AM 的日志级别，并提供相关的代码示例。
## 日志级别概述
YARN 的日志级别
原创
2024-10-13 05:24:08
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其实很多用户玩单机游戏或者安装软件的时候就出现过这种问题，如果是新手第一时间会认为是软件或游戏出错了，其实并不是这样，其主要原因就是你电脑系统的该dll文件丢失了或者损坏了，这时你只需下载这个api-ms-win-core-realtime-l1-1-0.dll文件进行安装(前提是找到适合的版本)，当我们执行某一个.exe程序时，相应的DLL文件就会被调用，因此安装好之后就能重新打开你的软件或游戏
set mapreduce.map.memory.mb=4096;// 每个Map Task需要的内存量 set mapreduce.map.java.opts=-Xmx3276M; // 每个Map Task 的JVM最大使用内存 set mapreduce.reduce.memory.mb=4096; // 每个Reduce Task需要的内存量 set mapreduce.reduce.ja
YARN运行资源配置描述： 此文档是针对提交到yarn上执行任务时，资源不足导致任务运行时间久、任务失败、nodemanager进程挂掉等问题，从而得出的解决上述问题的办法。————————————————————————————————1、ApplicationMaster 内存 提交任务到yarn上时，为ApplicationMaster分配的内存量，一般不需要太大，1G-4G即可 在yarn
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2023-07-28 11:52:45
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