需求来源:1.长期做木马外挂的逆向分析工作,基本上也就看看API调用情况也就知道大概的原理了,手工一个个地分析无疑浪费时间和精力。2.想知道一个感兴趣的应用程序是如何编写的,监控下API调用情况也可以基本了解实现原理。 现状:目前市面上这样的工具还是蛮多的,有AutoDebug,ApiTracing,ApiMonitor,bladeapimonitor,不多有点鱼龙混杂。 这一            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在这个博文中,我们将深入探讨如何解决“yarn 监控API”的问题,包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化以及生态扩展等方面。通过这个过程,你将更加熟悉 yarn 及其在监控 API 中的应用场景。
在我们开始之前,yarn 监控API 主要用于监控和管理应用程序资源,为开发人员和运维人员提供实时的数据支持,优化资源的使用和任务的执行。
### 环境准备
我们首先要准备好合适的            
                
         
            
            
            
            文章目录1. Flink API的抽象级别分析2. Flink DataStream常用API3. DataSource3.1 基于文件3.2 基于Socket3.3 基于集合3.4 自定义输入4. 自定义数据源4.1 自定义无并行度4.2 自定义有并行度 1. Flink API的抽象级别分析Flink中提供了4种不同层次的API:低级API:提供了对时间和状态的细粒度控制,简洁性和易用性较差            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本文主要从以下几个方面介绍Flink流处理API——State API (状态管理)一、 状态管理Flink中的状态 
    A. 算子状态:B. 键控状态(Keyed State)-- 更常用C. 状态后端(State Backends) -- 状态管理(存储、访问、维护和检查点)二、 状态编程版本:scala:2.11.12Kafka:0.8.2.2Flink:1.7.2<depend            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 监控Yarn任务状态并开放API的实现指南
在现代大数据处理环境中,Apache Hadoop Yarn(Yet Another Resource Negotiator)是非常重要的资源管理平台。为了实时监控Yarn任务的状态,并开放相应的API,我们将通过几个主要步骤来实现这一目标。本文将为你详细讲解整个过程,并为每个步骤提供详细的代码示例。
## 整体流程概述
我们将通过以下步骤来实            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            一、YARN是如何产生的1.在Hadoop1.x中,mapreduce在集群中的架构是:1个Job Tracker(负责资源管理和作业调度)带多个Task Tracker(定期向Job Tracker汇报本节点的健康状况、资源使用情况、任务执行情况以及接收来自Job Tracker的命令并执行)。Hadoop1.x存在的问题:单点故障:由于Job Tracker只有一个,如果它挂了,集群就没法使用            
                
         
            
            
            
            Flink流处理APIEnvironmentgetExecutionEnvironment创建一个执行环境,表示当前执行程序的上下文。 如果程序是独立调用的,则此方法返回本地执行环境;如果从命令行客户端调用程序以提交到集群,则此方法返回此集群的执行环境,也就是说,getExecutionEnvironment 会根据查询运行的方式决定返回什么样的运行环境,是最常用的一种创建执行环境的方式。Exec            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            资源调优了解完了Spark作业运行的基本原理之后,对资源相关的参数就容易理解了。所谓的Spark资源参数调优,其实主要就是对Spark运行过程中各个使用资源的地方,通过调节各种参数,来优化资源使用的效率,从而提升Spark作业的执行性能。以下参数就是Spark中主要的资源参数,每个参数都对应着作业运行原理中的某个部分。num-executors参数说明:该参数用于设置Spark作业总共要用多少个E            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 监控你的Yarn应用
在现代的软件开发生态系统中,应用程序的监控变得越来越重要。监控可以帮助开发人员了解应用程序的状态和性能,并及时发现和解决问题。对于Yarn应用程序来说,监控同样至关重要。本文将介绍如何使用一些常见的工具和技术来监控你的Yarn应用程序,并提供一些代码示例来帮助你入门。
## 什么是Yarn?
[Yarn](
## 为什么需要监控Yarn应用?
在开发和部署Yar            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            文章内容输出来源:拉勾教育大数据高薪训练营第 1 节 Yarn架构ResourceManager(rm):处理客户端请求、启动/监控ApplicationMaster、监控NodeManager、资源分配与调度;NodeManager(nm):单个节点上的资源管理、处理来自ResourceManager的命令、处理来⾃ApplicationMaster的命令;ApplicationMaster(a            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录YARN详细理解什么是YARNYARN的架构ResourceManagerNodeManagerApplicationMasterYARN的工作流程YARN的优点总结 YARN详细理解什么是YARNYARN(Yet Another Resource Negotiator)是Apache Hadoop的一个子项目,是一个资源管理器,用于管理Hadoop集群中的资源和任务。它的主要作用是将计算资            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1 概述Yarn对外接口https://forum.huawei.com/enterprise/zh/forum.php?mod=viewthread&tid=451687本文档专供需要对Yarn进行应用开发的用户使用。本指南主要适用于具备Java开发经验的开发人员。简介Yarn是一个分布式的资源管理系统,用于提高分布式的集群环境下的资源利用率,这些资源包括内存、IO、网络、磁盘            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1 介绍       一款面向研发人员查看的MongoDB图形可视化监控工具,借鉴了Percona PMM Grafana以及官方自带的mongostat工具输出的监控指标项,去掉了一些不必要看不懂的监控项,目前采集了数据库连接数、QPS/TPS、内存使用率统计,副本集replset状态信息和同步复制延迟时长。      采用远            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            参考:Yarn 监控 - 监控任务运行状态 (包括Spark,MR 所有在Yarn中运行的任务) //获取任务的applicationId public static String getAppId(String jobName) throws IOException { Configuration            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在apache spark的官方文档中,https://spark.apache.org/docs/latest/monitoring.html#rest-api,列举了spark程序的rest入口是 http://localhost:4040/api/v1.当spark程序跑在yarn上的时候,类似 localhost:4040这种地址实际上被yarn的resource manager代理了,所            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            yarn add你可以用以下方法指定版本号:yarn add package-name 会安装 latest 最新版本。yarn add package-name@1.2.3 会从 registry 里安装这个包的指定版本。yarn add package-name@tag 会安装某个 “tag” 标识的版本(比如 beta、next 或者 latest)。 你也可以指定不同路径的包:yarn a            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.API简介API(Application Programming Interface,应用程序编程接口)是一些预先定义的函数,目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力,而又无需访问源码,或理解内部工作机制的细节。根据单个或分布式平台上不同软件应用程序间的数据共享性能,可以将 API 分为四种类型:远程过程调用(RPC):通过作用在共享数据缓存器上的过程(或任务)实现程            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 如何使用 Yarn 创建 API 官方文档
如果你是一名刚刚入行的开发者,想要学习如何使用 Yarn 和 API 官方文档,那么你来对地方了!这篇文章将详细指导你完成整个过程。我们将分解整个流程,并提供每一步的详细代码以及注释。
## 流程概述
以下是构建一个简单的 API 官方文档的基本步骤:
| 步骤      | 描述            
                
         
            
            
            
            现在 API 接口已经成为软件开发重要的组成部分,由于 API 并没有 GUI 图形界面,无法直观的对接口进行测试,所以对于前后端开发来说,找到一套趁手的工具对 API 接口进行测试,了解开发的程序是否符合预期十分重要。面对批量的 API,手动测试变得非常低效,自动化 API 接口测试工具,帮我们提高测试效率的同时,更能帮我们保证程序的稳定和安全性。本文讲介绍 7 套顶级 API 接口测试工具。&            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            为了方实现接口规范,团队协作,工程规范,接口Mock,接口测试等功能,项目开发需要一个接口管理平台,通过查询发现国内主要有以下几款接口管理平台,并对这几款接口管理平台进行了对比,结果如下EolinkerEOLINKER(广州银云信息科技有限公司)是国内API接口管理解决方案的领军者,是国内最大的在线API接口管理服务供应商,致力于满足各行业客户在不同应用环境中对接口管理全生命周期的个性化需求,提供            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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