43、YARN 应用开发全解析:从基础到高级特性

YARN 应用开发全解析:从基础到高级特性

1. 本地化与日志目录保留

在 YARN 应用中, yarn.nodemanager.delete.debug-delay-sec 配置属性控制着应用的本地化目录和日志目录的保留时长。本地化目录包含了 NodeManager 启动容器(包括 ApplicationMaster 和应用容器)所执行的命令,以及应用为容器指定的任何 JAR 文件和其他本地化资源。

建议将此属性设置为一个足够长的值,以便有足够的时间诊断故障。但不要将该值设置得过高(例如以天为单位),因为这可能会给存储带来压力。

2. 使用非托管 ApplicationMaster 进行调试

2.1 问题与挑战

调试 YARN 的 ApplicationMaster 是一项具有挑战性的任务,因为它在远程节点上启动,需要从该节点拉取日志来排查代码问题。由 ResourceManager 启动的 ApplicationMaster 被称为托管 ApplicationMaster。

2.2 解决方案:非托管 ApplicationMaster

YARN 支持非托管 ApplicationMaster 的概念,即 ApplicationMaster 在本地节点上启动。这样,当 ApplicationMaster 在本地主机上运行时,更容易诊断其问题。

2.3 操作步骤

YARN 附带了一个名为 UnmanagedAMLauncher 的应用程序,用于启动非托管 ApplicationMaster。使用 UnmanagedA

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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