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
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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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
在大数据领域，Apache Hadoop是一个常用的分布式计算框架，而YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的资源管理器，负责作业的调度和资源分配。本文将介绍如何在Kubernetes中部署和管理大数据作业，即通过YARN在Kubernetes上运行大数据作业。
首先，让我们了解一下在Kubernetes上运行大数据作业的流程：
| 步骤 |
原创
2024-04-30 09:40:23
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源码见：https://github.com/hiszm/hadooptrainYARN产生背景ApacheYARN(YetAnotherResourceNegotiator)是hadoop2.0引入的集群资源管理系统。用户可以将各种服务框架部署在YARN上，由YARN进行统一地管理和资源分配。ThefundamentalideaofMRv2istosplitupthetwomajorfuncti
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原创
2021-08-10 14:18:32
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在我的日常工作中，处理“大数据yarn 前端yarn”相关的问题是常有的事。最近，团队在配置YARN（Yet Another Resource Negotiator）时遇到了问题，导致前端无法正常工作。接下来，我将分享这个问题的背景、现象、根因分析以及解决方案。
### 问题背景
作为一名数据工程师，日常工作需要频繁使用Hadoop和YARN进行大数据处理。最近，我们在搭建一个新的数据处理管道
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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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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# 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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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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大数据技术是指大数据的应用技术，涵盖各类大数据平台、大数据指数体系等大数据应用技术。大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下
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2024-02-22 22:57:52
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大数据时代，TB级甚至PB级数据已经超过单机尺度的数据处理，分布式处理系统应运而生。关于大数据的四大特征（4V）海量的数据规模（Volume）：Quantifiable（可量化）高速的数据流转和动态的数据体系（Velocity）：Measurable（可衡量）多样的数据类型（Variety）：Comparable（可对比）巨大的数据价值（Value）：Evaluable（可评估）关于大数据应用场景
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2024-07-26 11:02:50
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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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# 大数据与YARN API：深入理解与实例分析
在当今信息爆炸的时代，大数据概念成为了众多行业的热门话题。随着数据产生量的迅猛增长，如何有效地管理和处理这些数据成为了一个关键的挑战。在各种解决方案中，Apache Hadoop和YARN（Yet Another Resource Negotiator）成为了大数据处理的重要框架。本篇文章将带你深入了解YARN API，并提供相关的代码示例，帮助
yarn: 运算资源（jar包、内存、cpu、配置文件）调度系统。一、mapreduce提交job运行在yarn流程： yarn的调度机制有：队列（先进先出）、fair、capacity;yarn只负责程序运行所需资源的分配回收等调度任务，与应用程序的内部运行机制无关，所以yarn成为了一个通用的资源调度平台。比如mr/spark/storm，都可以借助它来实现。注： hadoop1没有yarn的
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2022-04-22 10:28:44
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目录1 属性配置1.1 设置环境变量1.2 历史服务MRHistoryServer地址1.3 历史服务HistoryServer地址1.4 配置依赖Spark Jar包1.5 YARN 资源检查2 启动服务3 提交应用1 属性配置将Spark Application提交运行到YARN集群上，至关重要，企业中大多数都是运行在YANR上，文档： http://spark.apache.org/docs/2.4.5/running-on-yarn.html#launching-spark-on-yarn
原创
2021-05-05 00:02:22
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目录1 YARN 架构概述1.1 原MapReduce框架的不足2 HDFS、YARN、MapReduce 三者关系2.1 Yarn 的工作流程3 HADOOP之YARN详解4 YARN中支持三种调度器4.1 FIFO Scheduler4.2 CapacityScheduler4.3 FairScheduler5 案例：
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2021-04-10 11:14:35
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2022-01-12 15:49:22
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