何谓五横，基本还是根据数据的流向自底向上划分五层，跟传统的数据仓库其实很类似，数据类的系统，概念上还是相通的，分别为数据采集层、数据处理层、数据分析层、数据访问层及应用层。同时，大数据平台架构跟传统数据仓库有一个不同，就是同一层次，为了满足不同的场景，会采用更多的技术组件，体现百花齐放的特点，这是一个难点。具体见下图示例，这张图是比较经典的，也是妥协的结果，跟当前网上很多的大数据架构图都可以作一定
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2023-08-16 17:47:49
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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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2021-08-10 14:18:32
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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 |
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2024-04-30 09:40:23
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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
大数据架构yarn k8s是一种在Kubernetes（K8S）平台上运行大数据工作负载的解决方案，通过结合YARN（Yet Another Resource Negotiator）资源管理框架和Kubernetes的优势，实现了在大数据领域弹性、高可用和可扩展的特性。在本文中，我将指导你如何实现大数据架构yarn k8s。
### 流程概述
在实现大数据架构yarn k8s的过程中，主要包括以
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2024-04-03 09:59:54
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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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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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# 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
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
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
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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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没有合格的食材，再好的厨师也做不出绝世佳肴；没有合格的钢材，再好的建筑师也造不出摩天大楼；没有合格的数据，再好的数学家也挖掘不出其中的价值。数据为什么要清洗呢？顾名思义，就是因为数据仓库中的数据在生产、运输、存储过程中“脏”了，或者方便使用，需要进行规整规整，所以需要清洗。数据的“脏”在于数据有重复、数据有缺失、数据有不一致，数据清洗的目的就是为了删除重复数据、补齐缺失的数据、消除数据的不一致，保
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2024-01-17 12:06:32
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大数据平台架构：大数据平台组件：简单介绍一下大数据平台的一般架构？列举一些常见的组件1、数据源大数据处理的起点，数据来源一般包括：业务数据、日志数据、埋点数据、第三方数据。2、数据采集数据采集(或数据同步)是将各种数据来源统一采集/同步到数据仓库中，包括全量和增量两种采集方式。常用的采集工具包括：Sqoop：用于HDFS与关系型数据库(如：mysql、Postgres、Oracle)之间的同步。C
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2023-11-27 09:01:22
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在当今大数据技术的浪潮中，Apache Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）已成为大数据处理的核心组件之一。在许多项目中，前端框架与大数据框架的结合愈加紧密。因此，本文将详细介绍如何同时安装“大数据 YARN 和前端 YARN”，为开发者提供清晰的解决方案。
## 环境准备
### 前置依赖安装
在开始之前，请确保您的环境中已安装以下依赖：
大数据yarn 和 node yarn 的区别主要体现在它们的应用场景、架构设计以及使用目标。大数据领域中的 YARN (Yet Another Resource Negotiator) 是一种资源管理器，而 Node.js 中的 Yarn 则是一个包管理工具。接下来，本文将深入探讨它们的区别并提供对这两者的配置和优化方法。
## 环境准备
### 软硬件要求
在开始之前，我们需要确保我们的
最近在做一个前端收银的项目，其中一块很恶心的问题就是商品库数据同步的问题，来记录一下整个过程。 由于商品同步的数据量较大，所以采用了文件同步的方式。 整个逻辑流程如下： ①下载服务端数据（zip压缩包）→②解压并解析里面的文件列表（files
# 大数据YARN使用GPU实现流程
## 流程图
```mermaid
graph TD;
A(准备GPU环境) --> B(配置YARN资源)
B --> C(编写应用程序)
C --> D(提交应用程序)
D --> E(监控应用程序)
```
## 步骤及代码示例
| 步骤 | 操作 | 代码示例 | 说明 |
| --- | --- | --- |
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2023-11-25 13:15:08
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大数据的应用开发过于偏向底层，具有学习难度大，涉及技术面广的问题，这制约了大数据的普及。现在需要一种技术，把大数据开发中一些通用的，重复使用的基础代码、算法封装为类库，降低大数据的学习门槛，降低开发难度，提高大数据项目的开发效率。 大数据在工作中的应用有三种：与业务相关，比如用户画像、风险控制等； 与决策相关，数据科学的领域，了解统计学、算法，这是数据科学家的范畴；
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2023-10-03 08:10:56
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