Yarn 工作架构最近随着集群大家开始频繁使用集群，资源调度的问题越发的凸显出来。需要更加深入的了解 yarn 资源调度的原理，以及到底在背后做了一些什么事情。来看一下下面这张图。yarn 里面有两个大的角色，这个也很容易在 yarn 里面的配置看到。一个是 Resource Manager 类似于 Master 角色负责任务分配，他会往 Node Manager 分配一个 App Master。
线上Hadoop集群资源严重不足，可能存在添加磁盘，添加CPU，添加节点的操作，那么在添加这些硬件资源之后，我们的集群是不能立马就利用上这些资源的，需要修改集群Yarn资源配置，然后使其生效。
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2022-04-21 22:21:14
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1.定义SourceTransformation的主要作用是将一个数据源转换为DataStream，以便对数据源进行各种处理操作，例如map、filter、join等。在Flink中，数据源可以是各种不同的数据源，例如Kafka、Socket、文件等。2.使用示例下面是一个简单的示例，演示如何使用SourceTransformation将自定义的数据源转换为DataStream对象。 假设我们有一
线上Hadoop集群资源严重不足，可能存在磁盘，CPU，节点的操作，那么在这些硬件资源之后，我们的集群是不能立马就利用上这些资源的，需要修改集群Yarn资源配置，然后使其生效。
背景线上Hadoop集群资源严重不足，可能存在磁盘，CPU，节点的操作，那么在这些硬件资源之后，我们的集群是不能立马就利用上这些资源的，需要修改集群Y
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2023-10-18 16:33:16
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资源参数调优： 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,来优化资源的使用效率,从而提高Spark的运行效率。 num-executors ###参数说明：该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来执行。Driver在向集群管理器申请资源时,资源管理器会尽可能按照设置在集群各个节点上,启动相应的Executor进程。该参数
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2023-08-06 08:33:02
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性能调优就是用更少的资源提供更好的服务，成本利益最大化。性能调优的手段并不新鲜，性能调优常规手段有：(1) 空间换时间，内存、缓存就是典型的空间换时间的例子。利用内存缓存从磁盘上取出的数据，CPU请求数据直接从内存中获取，从而获取比从磁盘读取数据更高的效率。(2) 时间换空间，当空间成为瓶颈时，切分数据分批次处理，用更少的空间
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2023-06-30 19:07:02
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# Ambari Yarn调优
Apache Ambari是一个用于Hadoop集群管理的开源工具，它提供了一个直观的用户界面，可以帮助用户监控、管理和调优集群。在Hadoop集群中，Yarn作为资源管理器，负责为作业分配资源。通过调优Yarn的配置，可以提高集群的性能和资源利用率。
## Yarn调优步骤
### 1. 登录Ambari
首先，登录到Ambari的Web界面。
###
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2020-04-04 10:17:00
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hive的调优： 第一个调优：fetch抓取，能够避免使用mr的，就尽量不要用mr，因为mr太慢了 set hive.fetch.task.conversion=more 表示我们的全局查找，字段查找，limit查找都不走mr 这个属性配置有三个取值 more minimal  
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2023-07-14 23:37:40
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yarn资源管理在YARN中，资源管理由RescoueceManager和NodeManager共同完成，其中，Resourcemanager中的调度器负责资源分配，而NodeManager则负责资源的供给和隔离。容器是内存和CPU的抽象概念。容器运行在NodeManager节点。实际生产环境中，每台机器节点的硬件配置不可能完全一样，所以经常需要手动配置调优yarn在每台节点上的资源情况，以便高效
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2023-08-11 17:01:07
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# Spark 资源调优：提升性能的关键
在大数据处理领域，Apache Spark因其高效的数据处理能力而受到广泛欢迎。但在面对大规模数据集时，仅依赖默认配置往往无法发挥出其全部潜力。因此，进行Spark资源调优是确保应用性能的重要步骤。本文将介绍一些基本的调优方法，并提供相应的代码示例，以帮助用户更好地利用Spark。
## 1. 理解Spark资源管理
在进行调优之前，理解Spark的
1. 合理的评估 Flink 任务的并行度Flink 任务并行度合理行一般根据峰值流量进行压测评估，并且根据集群负载情况留一定量的 buffer 资源。如果数据源已经存在，则可以直接消费进行测试 如果数据源不存在，需要自行造压测数据进行测试1.1 对于一个 Flink 任务来说，一般可以按照以下方式进行细粒度设置并行度：source 并行度配置：以 kafka 为例，source 的并行度一般设置
1、常规性能调优：分配资源、并行度。。。等$SPARK_HOME/bin/spark-submit\
--class cn.spark.sparkTest.WC\
--master yarn-client\
--driver-mamory 2G\
--num-excutor 3\
--excutor-mamory 4g
--excutor-cores 3\
--conf ----\
/usr/lo
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2023-05-24 10:51:50
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通用调优官网给的一些调优的方式，比较通用加资源 暴力调优，加内存，调大并行度（尽管不是最优解，但是最最常用、最直接的方式）开启 MiniBatchFlink 是流式数据处理，没过来一条数据就会被直接处理MiniBatch 是把流处理变为微批处理的方式，先缓存一定的数据后在触发处理，这样可以减少对 State 的访问、提升吞吐、有效减少输出数据量但是会牺牲低延迟，对超低延迟要求的场景不建议
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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国内大数据发行版： 星环科技http://www.transwarp.cn/ 华为 impala 基于内存计算。 spark不绝对基于内存计算，可以配置为完全基于内存计算。
CDH :
整合技术，依赖版本。部署和
1. 调优经验应该说，Spark开发中，具体采用什么调优方法去优化性能，需要根据具体算法和实现而定，适合我们这个问题的方基本的...
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2023-06-14 15:42:04
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目录1. ResourceManager核心参数2. NodeManager核心参数3. Contanier核心参数 1. ResourceManager核心参数 针对 ResourceManager 主节点来说，需要设置调度器类型及请求线程数据量：参数一：yarn.resourcemanager.scheduler.class设置 YARN 使用调度器，默认值：（不同版本 YARN，值不一样
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2023-10-30 23:16:50
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## Yarn容器内存调优
作为一名经验丰富的开发者，你可能会面临一些性能和资源利用率的挑战。而在大数据领域中，Yarn是一个常用的资源调度器，它可以帮助你更好地管理和利用集群资源。本文将向你介绍如何进行Yarn容器内存调优，以提高应用程序的性能和效率。
### 流程概述
在开始之前，我们先来看一下整个流程的概述。下面的表格展示了Yarn容器内存调优的步骤。
| 步骤 | 描述 |
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2023-08-23 03:52:47
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# Spark on Yarn的资源调优之道
在大数据处理领域，Apache Spark 和 Hadoop Yarn 是两大重要的技术栈。Spark 以其高效的计算模型和易用性而广受欢迎，而 Yarn 作为 Hadoop 的资源调度框架，则负责有效管理集群资源。为了优化 Spark 在 Yarn 上的运行效率，我们需要深入探讨 Spark 和 Yarn 的资源调优策略。本文将会详细介绍资源调优的
