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
每个job提交到yarn上执行时，都会分配Container容器去运行，而这个容器需要资源才能运行，这个资源就是Cpu和内存。1、CPU资源调度目前的CPU被Yarn划分为虚拟CPU，这是yarn自己引入的概念，因为每个服务器的Cpu计算能力不一样，有的机器可能是 其他机器的计算能力的2倍，然后可以通过多配置几个虚拟内存弥补差异。Yarn累计可用核数在yarn中，cpu的相关配置如下。yarn.n
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2023-08-29 20:50:53
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我们知道，如果想要在Yarn上运行MapReduce作业，仅需实现一个ApplicationMaster组件即可，而MRAppMaster正是MapReduce在Yarn上ApplicationMaster的实现，由其控制MR作业在Yarn上的执行。如此，随之而来的一个问题就是，MRAppMaster是如何控制MapReduce作业在Yarn
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2024-07-24 16:22:49
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在学习Container之前，大家应先了解YARN的基本架构、工作流程。比如，大家应该了解一个应用程序的运行过程如下：步骤1：用户将应用程序提交到ResourceManager上；步骤2：ResourceManager为应用程序ApplicationMaster申请资源，并与某个NodeManager通信，以启动ApplicationMaster；步骤3：ApplicationMaster与Res
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2023-07-10 16:14:03
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答案写在最前面：Job的最大并行度除以每个TaskManager分配的任务槽数。问题在Flink 1.5 Release Notes中，有这样一段话，直接上截图。 这说明从1.5版本开始，Flink on YARN时的容器数量——亦即TaskManager数量——将由程序的并行度自动推算，也就是说flink run脚本的-yn/--yarncontainer参数不起作用了。那
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2024-03-10 15:25:49
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Container是nodemanager虚拟出来的容器，用来运行task任务的，调优维度是memory+vcore 如何优化Container参数？？假设128G,16个物理core的服务器1、装完Centos，消耗内存1G2、系统预留15%-20%内存（大概26G,其中包含Centos系统占用的1G内存），用来防止全部使用导致系统夯住和oom机制，或者给未来部署组件预留点空间。3、假
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2024-05-05 13:28:46
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最近项目在用kylin，在搭建开发环境和测试环境后，然后在kylin上建cube，kylin建cube实际就是调用集群的MR跑任务(也可以调用spark作为引擎)，在数据量小或者维度(kylin里面的一个概念)少的时候没问题，后来数据量大或维度多了，就经常出现OOM的问题。 其实一开始就知道是并行度过高的问题，也尝试过在kylin里面调试，但并没有用。后来通过jps查看yarnchild个
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2023-11-20 09:43:43
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YARN是一个集群资源的管理与任务调度的分布式框架 Yarn的组件架构： &nbs
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2023-08-10 09:28:05
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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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Spark on Yarn 内存模块介绍由于spark节点分为Driver(只有一个)线程占用和Executor(一般有多个)线程占用两种概念。但两种节点内存模型一样，且OOM常发生在Executor，所以下面以单个Executor为例进行介绍。 Spark内存模型以及与yarn的关系如下图：① NM是yarn的一个服务，它可以控制单个container( spark executor)的最大内存
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2023-11-14 13:13:11
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Oracle带来新的Application Containers特性，该特性对原有的多租户功能进行了增强，在CDB root容器中可以创建一个叫做Application root的容器，类似于CDB root，可在其内创建多个依赖于Application root的Application PDBs在Application Container特性下还有另一个概念，被命名为“Application”，
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2024-01-26 08:56:24
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1 前言 这节我们来看下 Container 哈，一样边看边记录一下，先通读一遍理解，理解完再记录加强一遍。2 ContainerBase 的结构 Container 是 Tomcat 中容器的接口，通常使用的Servlet就封装在其子接口 Wrapper 中。Container一共有4个子接口 Engine、Host、Context、Wrapper 和一个默
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2023-07-10 16:24:22
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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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# 如何实现Yarn Container Executor
## 1. 引言
Yarn是Apache Hadoop生态系统中的一个开源资源调度和作业调度框架。它通过将计算资源分配给不同的应用程序来实现集群的资源管理。Yarn Container Executor是Yarn中的一个重要组件，负责在集群中启动和管理应用程序的执行容器。本文将教你如何实现Yarn Container Executor。
原创
2023-09-10 11:35:14
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# Yarn Kill Container
## Introduction
When working with containerized applications, it is important to know how to properly manage and control them. One of the common tasks is stopping or killing a r
原创
2024-01-02 04:59:57
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# 了解YARN日志容器
在Hadoop生态系统中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个资源管理器，负责集群中的资源分配和任务调度。YARN的日志容器是一个重要的组件，用于管理和记录应用程序的日志信息。在本文中，我们将深入探讨YARN日志容器的工作原理和示例代码。
## YARN日志容器的工作原理
YARN日志容器负责收集和存储应用程序的日志信息，
原创
2024-02-18 07:15:38
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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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在 Yarn 的架构中，将集群中的计算资源，主要是内存和 CPU ，封装抽象出了 Container 的概念， 类似于 container_001 <memory:2048, vCores:1>。 Container 由 ResourceManager 负责调度与分配，由资源所在的 NodeManager 负责启动与管理。Container 所封装的计算资源是由集群中的 NodeMan
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2023-10-14 03:17:37
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