最初，Hadoop主要限于范例MapReduce，其中资源管理由JobTracker和TaskTacker完成。JobTracker将MapReduce任务传播到集群中的特定节点，理想情况下是具有数据的节点，或者至少位于同一机架中。TaskTracker是集群中从JobTracker接受任务（Map，Reduce和Shuffle操作）的节点。由于Hadoop已经超越了MapReudce（例如HBase，Storm等），Hadoop现在在架构上将资源管理功能与MapReduce的编程模型分离，这使Hadoop集群更通用。新的资源管理器称为MapReduce 2.0（MRv2）或YARN。现在MapReduce是在YARN容器中运行的一种应用程序，其他类型的应用程序可以一般地写在YARN上运行。
Flink On Yarn即Flink任务运行在Yarn集群中，Flink On Yarn的内部实现原理如下图：
Yarn在Hadoop的生态系统中担任了资源管理和任务调度的角色。在讨论其构造器之前先简单了解一下Yarn的架构。
之前几周的时间一直是在围绕DKhadoop的运行环境搭建写分享，有一些朋友留言索要了dkhadoop安装包，不知道有没有去下载安装一探究竟。关于DKHadoop下载安装基本已经讲清楚了，这几天有点空闲把大快DKM大数据运维管理平台的内容整理了一些，作为DKHadoop相配套的管理平台，是有必要对DKM有所了解的。
Hue 保持查询线程处于活动状态，直到您关闭它。 有一种方法可以在 Hue 上设置超时。
这是CDP中Yarn使用系列中的一篇，之前的文章请参考<使用YARN Web UI和CLI>、<CDP 中配置Yarn的安全性>和<CDP的Yarn资源调度与管理>。
前面Fayson写过《6.1-如何使用Cloudera Manager启用HDFS的HA》，YARN的HA架构和HDFS的HA类似，需要启动两个ResourceManager，这两个ResourceManager会向ZooKeeper集群注册，通过ZooKeeper管理它们的状态（Active和Standby）并进行自动故障转移。本篇文章主要讲述如何使用Cloudera Manager启用YARN的HA。
前趋图（Procedence Graph）是一个有向无循环图（DAG）。图中的每个结点可用于表示一条语句、一个程序段或进程；结点间的有向边则表示在两结点之间存在的偏序或前趋关系“→”， →={(Pi，Pj)| Pi必须在Pj开始前完成 }。
此系列主要为我的学弟学妹们所创作，在某些方面可能偏基础。如果读者感觉较为简单，还望见谅！如果文中出现错误，欢迎指正~ 本文主要介绍了Hadoop再探讨High Availability(HA)及YARN原理介绍，除此之外还有High Availability(HA)集群搭建的具体搭建过程。
前面Fayson写过《如何使用Cloudera Manager启用HDFS的HA》，YARN的HA架构和HDFS的HA类似，需要启动两个ResourceManager，这两个ResourceManager会向ZooKeeper集群注册，通过ZooKeeper管理它们的状态（Active和Standby）并进行自动故障转移。本篇文章主要讲述如何使用Cloudera Manager启用YARN的HA。
工作队列管理器是的一项功能，使能够通过以编程方式将工作分配给多个并发进程来提高性能。在引入工作队列管理器之前，可能已经使用 JOB 命令在应用程序中启动多个进程并使用自定义代码管理这些进程（以及任何导致的故障）。工作队列管理器提供了一个高效且直接的 API，使能够卸载流程管理。
HDFS HA(High Availability)高可用配置官方参考网址 http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.3/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HDFSHighAvailabilityWithQJM.html
所有的数据都天然带有时间的概念，必然发生在某一个时间点。把事件按照时间顺序排列起来，就形成了一个事件流，也叫作数据流。「无界数据」是持续产生的数据，所以必须持续地处理无界数据流。「有界数据」，就是在一个确定的时间范围内的数据流，有开始有结束，一旦确定了就不会再改变。
MR1.0 问题：采用的是master slave结构，master是JobTracker。Slave是TaskTracker、JobTracker整个集群只有一个，构建调度和资源管理，两个功能。每个节点上，可以通过一个TaskTracker控制本节点的资源管理和任务管理。每个TaskTracker通过心跳机制周期性的向JobTracker发送本节点的资源使用情况以及任务运行状态，JobTracker会通过心跳应答将新的命令或者任务发送至TaskTracker。
为什么会产生YRAN？这个与MapReduce1.x的架构有关，正是因为MapReduce1.x存在许多的问题，才会产生 YARN。
以队列为单位划分资源，每个队列可设定一定比例的资源最低保证和使用上限，同时，每个用户也可设定一定的资源使用上限以防止资源滥用。而当一个队列的资源有剩余时，可暂时将剩余资源共享给其他队列。总之，Capacity Scheduler主要有以下几个特点：
同样和上一篇一样，打开Cloudera manager管理软件，yarn页面，点击配置。
随着全球经济的不断发展，大数据时代早已悄悄到来，而Hadoop又是大数据环境的基础，想入门大数据行业首先需要了解Hadoop的知识。2017年年初apache发行了Hadoop3.0，也意味着一直有一群人在对Hadoop不断的做优化，不仅如此，各个Hadoop的商业版本也有好多公司正在使用，这也印证了它的商业价值。 读者可以通过阅读“一文读懂Hadoop”系列文章，对Hadoop技术有个全面的了解，它涵盖了Hadoop官网的所有知识点，并且通俗易懂，英文不好的读者完全可以通过阅读此篇文章了解Hado
Apache Yarn（Yet Another Resource Negotiator的缩写）是hadoop集群资源管理器系统，Yarn从hadoop 2引入，最初是为了改善MapReduce的实现，但是它具有通用性，同样执行其他分布式计算模式。
2020年和2021年分别写了很多篇类似的文章，这篇文章是关于Flink生产环境中遇到的各种问题的汇总。
1. 画图理解 启动 memcached 的时候，可查看到 page 和 chunk 的信息 命令：./bin/memcached -m 64 -p 11211 -u root -vvv 2. 内存分
一，简介 Spark调度机制可以理解为两个层面的调度。首先，是Spark Application调度。也就是Spark应用程序在集群运行的调度，应用程序包括Driver调度和Executor调度。其次，就是每个Spark Application都会有若干Jobs(Spark Actions)，然后这些job是以何种机制，在Executor上执行的，也是需要一个调度管理的机制，该层面调度也可以理解为SparkContext内部调度。之所以会出现这种情况，主要是生产中可能会希望一个SparkContext作为服
最下面是硬件系统；最上面是使用计算机的人，即各种各样的用户；人与硬件系统之间是软件系统。系统软件是最靠近硬件的一层，其次是支撑软件和应用软件。
本篇文章简要介绍了YARN调度器，以及小米的探索与实践。 作者：小米运维 已获得原创公众号：小米运维授权，原文章地址：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUxMDQx
YARN主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container等组件构成
除了向应用管理器请求作业进度外, 客户端每5秒都会通过调用waitForCompletion()来检查作业是否完成。时间间隔可以通过mapreduce.client.completion.pollinterval来设置。作业完成之后, 应用管理器和Container会清理工作状态。作业的信息会被作业历史服务器存储以备之后用户核查。
ResourceManager（RM）是一个全局的资源管理器，负责整个系统的资源管理和分配，主要包括两个组件，即调度器（Scheduler）和应用程序管理器（Applications Manager）。
王玉君，腾讯云后台工程师，拥有多年大规模Kubernetes集群的开发运维经验。目前负责腾讯云TKE大规模Kubernetes集群的大数据应用托管服务。 谭春强，腾讯云后台工程师，拥有两年大数据EMR集群管控运维经验，目前负责腾讯云大数据EMR组件的容器化方向。 1.引言 随着云原生概念的兴起，越来越多的企业投身于云原生转型的浪潮，以解决传统应用面临的弹性能力不足、资源利用率较低、迭代周期较长等问题。通过云原生技术（如容器，不可变基础设施和声明式API等)，使得企业在公有云、私有云和混合云等云环境构建和运
集群(cluster)，从字面上就知道，集与群都是多的概念。集群就是多台机器组合在一起共同完成一个需求。
YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个通用的资源管理平台，可为各类计算框架提供资源的管理和调度。其核心出发点是为了分离资源管理与作业调度/监控，实现分离的做法是拥有一个全局资源管理器（ResourceManager，RM），以及每个应用程序对应一个应用管理器（ApplicationMaster,AM），应用程序由一个作业（Job）或者Job的有向无环图（DAG）组成。
之前，MapReduce 是 Master/Slave 结构，也就是集群中一个 Job Tracker 多个 Task Tracker 。 Job Tracker 负责资源管理和作业调度，Task Tracker 负责定期向 Job Tracker 报告节点的状态（节点死活，资源使用情况、任务执行情况）以及接收 Job Tracker 的命令来执行。不知你是否发现，问题就出现在这一个 Job Tracker 上，它挂掉，整个集群都完蛋。而且它由于负责了所有节点的RPC 请求，压力可想而知，也因此成为了节点规模扩大的瓶颈。最后一点便是集群仅支持 MapReduce，不支持其他计算框架。如果想使用 Spark 呢？对不起，再搭建一个集群，想使用 HBase 只能再搭建一个集群。这样的一堆集群既不好管理，又使得资源利用率极低（一段时间内这个集群忙，那个集群闲），同时跨集群的数据转移更是问题。于是乎，YARN 诞生了。更多精彩文章请关注公众号『Pythonnote』或者『全栈技术精选』
用户提交Spark应用到Yarn上时，可以通过spark-submit的num-executors参数显示地指定executor个数，随后，ApplicationMaster会为这些executor申请资源，每个executor作为一个Container在Yarn上运行。Spark调度器会把Task按照合适的策略分配到executor上执行。所有任务执行完后，executor被杀死，应用结束。在job运行的过程中，无论executor是否领取到任务，都会一直占有着资源不释放。很显然，这在任务量小且显示指定大量executor的情况下会很容易造成资源浪费。
故障现象： 昨日中午接到客户电话，描述道：生产环境有一台服务器通过外网IP登录不上，在内网IP ssh登陆也密码错误；怀疑是被入侵了，立即登陆VMware ESXi管理端登陆此虚拟机查看，然后重起此
如图所示，1.x的架构也采用的是主从结构：即master-slaves架构，一个JobTracker带多个TaskTracker
Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，具有速度快、支持多语言、移植性高的特点。而移植性高的体现就在于Spark的部署方式有多种模式，如：本地local、Standalone、Apache Mesos、Hadoop YARN、EC2、Mesos、K8S等等。
LiveData 是一个可观察数据包装类，与普通观察者不同，LiveData 具备生命周期感知能力，这意味着它遵循其它应用组件的生命周期（Activity、Fragment、Service 等），此感知能力确保了 LiveData 只更新处于生命周期活跃状态的组件的观察者
Spark的运行模式 📷 Spark的运行模式多种多样，灵活多变，部署在单机上时，既可以用本地模式运行，也可以用伪分布模式运行，而当以分布式集群的方式部署时，也有众多的运行模式可供选择，这取决于集群的实际情况，底层的资源调度即可以依赖外部资源调度框架，也可以使用Spark内建的Standalone模式。对于外部资源调度框架的支持，目前的实现包括相对稳定的Mesos模式，以及hadoop YARN模式。 本地模式：常用于本地开发测试，本地还分别 local 和 local cluster （1）standal
建议首先阅读下面两篇文章，这样才可以更好的理解Activity的加载模式： Android的进程，线程模型 其中对“Android的单线程模型”的描述，明白Activity的一些注意事项。 Android Application Task Activities的关系 尤其要明白 Task 是啥。
我们知道MapReduce1.0，是把计算框架和资源调度框架都弄在一起了，所以Master端的JobTracker会大包大揽去执行任务，存在很多问题，比如资源分配不均、单点故障会导致整个集群不可用、没办法集成多个不同的计算框架（比如Spark、Storm）。因此，YARN的设计思路就是把原先JobTracker的资源管理调度和监控的功能剥离出来，在YARN中实现，而MapReduce2.0仅仅就是做计算框架的事情。同时，YARN还可以兼容搭建多个不同的计算框架，实现同一个集群内资源和数据的共享。
问题导读 1.hadoop1.x中mapreduce框架与yarn有什么共同点？ 2.它们有什么不同点？ 3.yarn中有哪些改变？ 4.yarn中有哪些术语？ 原文：about云日志分析项
最近一直在学习hadoop的一些原理和优化，然后也做了一些实践，也有没有去做实践的，反正个人观点都记录下来
Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是一个资源调度平台，负责为运算程序如Spark、MapReduce分配资源和调度，不参与用户程序内部工作。同样是Master/Slave架构。
本文将总结下数据中台的相关理论知识。Flink平台化需要改进的点等等，参考《数据中台》。
1./app/3rd/hadoop-3.3.1/etc/hadoop/capacity-scheduler.xml 优化项
导读：随着公司业务的快速发展，离线计算集群规模和提交的作业量持续增长，如何支撑超大规模集群，如何满足不同场景的调度需求成为必须要解决的问题。基于以上问题，快手大数据团队基于YARN做了大量的定制和优化，支撑了不同场景下的资源调度需求。
数据汇聚是数据中台必须提供的核心工具，把各种异构网络、异构数据源的数据方便地采集到数据中台中进行集中存储，为后续的加工建模做准备。数据汇聚方式一般有数据库同步、埋点、网络爬虫、消息队列等；从汇聚的时效性来分，有离线批量汇聚和实时采集。
YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop 2.x的一个计算框架，旨在解决Hadoop 1.x中的资源管理和任务调度问题。它的主要目的是将MR1 JobTracker 的两个主要功能（资源管理和作业调度/监控）分离，以便更好地支持多种应用程序，而不是仅支持MapReduce。
Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。使用官网的语句来介绍， Flink 就是 “Stateful Computations over Data Streams”。
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