# Hadoop YARN资源调度器
Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop的一个关键组件，它负责集群资源的管理和任务的调度。YARN的资源调度器是YARN的核心模块之一，它基于集群的资源情况，动态地将任务分配给可用的计算资源。
## 资源调度器的作用
资源调度器是YARN中的一个重要组件，它有以下几个主要的作用：
原创
2023-08-26 11:41:15
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Hadoop调优方式一个MapRedcue作业是通过JobClient向master的JobTracker提交的（JobTracker一直在等待JobClient通过RPC协议提交作业），JobTracker接到JobClient的请求后把其加入作业队列中。Datanode节点的TaskTracker一直通过RPC向JobTracker发送heartbeat询问有没有任务可做，如果有则让其派发任务
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2023-07-24 10:39:34
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1.MapReduce 跑的慢的原因
Mapreduce 程序效率的瓶颈在于两点：
(1) 计算机性能
CPU、内存、磁盘健康、网络
(2) I/O 操作优化
① 数据倾斜
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2023-09-13 23:22:49
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主要有三种：FIFO，Capacity Scheduler（容量调度器）和Fair Scheduler（公平调度器）。 Hadoop2.7.2默认的资源调度器是Capacity Scheduler。1、FIFO Scheduler 将所有的Applications放到队列中，先按照作业的优先级高低
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2023-08-31 20:36:59
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YARN资源调度策略 公司活动写的一篇文章。这里也发下吧。 介绍下YARN中资源调度相关概念和算法。以hadoop 2.2.0为准。YARN虽然是从MapReduce发展而来，但其实更偏底层，它在硬件和计算框架之间提供了一个抽象层，用户可以方便的基于YARN编写自己的分布式计算框架，而不用关心硬件的细节。由此可以看出YARN的核心功能：资源抽象、资源管理（包括调度、使用、监控、隔离等等）。从
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2023-08-10 17:49:55
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yarn主要组件及介绍yarn的概述：yarn的主要组件各个组件介绍ResourceManager：NodeManager：ApplicationMaster：Container：yarn当中各个主要组件的作用resourceManager主要作用：NodeManager主要作用：ApplicationMaster主要作用：Container主要作用：yarn的官网文档yarn监控界面 yarn
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2023-07-30 07:56:21
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一个调度平台，可以根据业务需要选择不同的调度算法，这里的作业资源调度算法跟操作系统的进程资源调度算法有相似性，但是不存在操作系统的系统进程用户进程调度划分，这里按照通俗的理解，例举一些常用的作业资源调度算法。一种方式是先来后到的方式，先来的先被调用，先分配CPU、内存等资源，后来的在队列等待，这种方式适合平均计算时间、耗用资源情况差不多的作业，为了让后来的作业有机会提前运行，通常还会匹配优先级，即
原创
2022-12-06 08:48:40
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首先理解云计算里，资源调度的含义：看了很多云计算资源调度和任务调度方面的论文，发现很多情况下这两者的意义是相同的，不知道这两者是同一件事的不同表述还是我没分清吧，任务调度或者资源调度大概就是讲这样一件事情：用户有n个计算任务(Task)，{t1,t2,t3,...tn}，将这n个任务分配到m个资源(其实就是指虚拟机，Virtual Machine)上，用这m个资源来计算这n个任务(注意，一般n&g
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2024-05-27 16:22:26
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API Server接受客户端提交Pod对象创建请求后的操作过程中，有一个重要的步骤是由调度器程序（kube-scheduler）从当前集群中选择一个可用的最佳节点来接收并运行它，通常是默认的调度器（default-scheduler）负责执行此类任务。对于每个待创建的Pod对象来说，调度过程通常分为三个阶段——预选、优选和选定三个步骤，以筛选执行任务的最佳节点。一、kubernetes调度器
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2024-04-22 05:33:35
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资源调度模型在第一层中，ResourceManager中的资源调度器将资源分配给各个ApplicationMaster；在第二层中，ApplicationMaster再进一步将资源分配给它内部的各个任务；YARN的资源分配过程是异步的，也就是说，资源调度器将资源分配给一个应用程序后，它不会立刻push给对应的ApplicationMaster，而是暂时放到一个缓冲区中，等待ApplicationM
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2023-07-04 09:46:56
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文章目录资源调度资源调度 Master 路径提交应用程序，submit 的路径总结:结论演示资源调度资源调度 Master 路径spark-1.6.0/core/src/main/scala/org.apache.spark/deploy/Ma
原创
2022-02-22 18:29:46
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文章目录资源调度资源调度 Master 路径提交应用程序，submit 的路径总结:结论演示资源调度资源调度 Master 路径spark-1.6.0/core/src/main/scala/org.apache.spark/deploy/Master/Master.scala提交应用程序，submit 的路径spark-1.6.0/core/src/main/scala/org...
原创
2021-05-31 17:49:19
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# Spark的资源调度
## 引言
在大数据处理中，Spark是一个强大的开源分布式计算框架，它通过将任务分解成多个小任务并在多个计算节点上并行执行来加速数据处理。但是，在一个集群中运行多个Spark应用程序可能会导致资源争用和性能问题。因此，Spark提供了资源调度器来管理和分配计算资源，以确保每个应用程序都能得到所需的资源并且不会相互影响。
## Spark的资源调度器
Spark的
原创
2023-12-14 08:20:10
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为什么要绘制时序图？我们编码的时候，知道有的用例的业务逻辑按照比较确定的时间先后顺序进行展开。这时候，我们就需要知道我们设计的系统中的不同类之间传递消息（可以认为是不同对象函数间的调用）要按照怎么样的顺序、传递什么消息、返回什么消息。这时候用时序图是最好不过了。定义 时序图（Sequence Diagram），亦称为序列图或循序图或顺序图，是一种UML交互图。它
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2024-06-05 07:53:32
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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。 在Yarn中有三种调度器可以选择：FIF
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2023-08-11 15:20:34
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文章目录Spark基础介绍基本概念Spark架构1.Spark资源分配策略粗粒度资源分配细粒度资源分配资源调度流程2.Spark任务调度策略任务调度流程任务调度算法Task失败重试与推测执行3.Yarn任务与资源调度流程Yarn基本概念Yarn资源与任务调度流程SparkOnYarn架构Yarn调度算法分类 Spark基础介绍基本概念Spark内部有若干术语(Executor、Job、Stage
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2024-04-11 20:12:58
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目录（一）概述（二）YARN基本架构（三）YARN高可用性（四）YARN工作流程（五）YARN资源调度器（六）YARN的具体调度场景（七）YARN资源隔离（八）YARN生态系统（九）资源管理系统架构演化（一）概述YARN作为一个通用的资源管理系统，目标是将短期作业和长期服务混合部署到一个集群中，并为它们提供统一的资源管理和调度功能。YARN是大数据系统发展到一定阶段的必然产物，其他类似的框架还有G
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2023-12-18 17:01:56
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Yarn集群的资源调度介绍概述Yarn是 Hadoop 2.x 引入的新的资源管理系统模块，主要用于管理集群当中的资源（主要是服务器的各种硬件资源，比如内存、CPU等），它不光管理硬件资源，还管理运行的一些任务信息等。Yarn调度资源可以分为两个层级一级管理调度：管理计算机的资源、运行job任务的生命周期二级管理调度：任务的计算模型（maptask,reducetask的代码）、多样化的计算模型（
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2023-09-05 21:09:01
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1.分配Driver（Cluster，只有在cluster模式在master才能为dirver分配资源） 2.为Application分配资源 3.两种不同的资源分配方式 4.spark资源调度方式一：任务调度与资源调度的区别1， 任务调度是通过DAGScheduler、TaskScheduler、SchedulerBackend等进行的作业调度；2， 资源调度是指应用程序如何获得资源；3，
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2023-08-26 11:08:13
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本文概述： 1、YARN概述 2、YARN架构 3、YARN执行流程 4、YARN容错 5、YARN环境搭建 准备工作： 之前博主有发过Hadoop集群环境的搭建以及分布式环境的搭建,可以参考任意博客 YARN概述：集群资源管理（Yet Another
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2023-11-23 12:58:36
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