YARN的工作机制

作业提交阶段
1.​客户端要向整个集群提交job,同事申请job-ID                                                           2. ​resourcemanager收到客户端的请求后,返回资源提交HDFS路径和job-ID            3.​客户端根据resourcemanager的返回数据的值发送jar包,上传计算所需要的资到          指定位置
  4. ​客户端提交完资源后向resourcemanager发送执行作业请求,resourcemanager          在接收到请求之后会针对这个job创建一个applicationmanager来管理job
作业初始化阶段
   5.​applicationmanager会将job添加到resourceschedule(资源调度器)中
   6.​当轮到job执行时resourcemanager会通知applicationmanager                                    有空闲nodemanager可以执行job
   7.​applicationmanager调用分配给他的nodemanager开辟container(容器)                  启动对应的applicationmaster
   8.​applicationmaster获取HDFS上的文件,并生成task
任务分配阶段
   9.​applicationmaster向resourcemanager申请运行task的任务资源
  10.​resourceschedule将需要运行的task分配给空闲                                                           的nodemanager,  nodemanager领取任务并创建执行task的container(容器)
任务运行阶段
  11.​applicationmaster通知所有收到任务的nodemanager启动计算
  12​nodemanager启动task运算
  ​13.运行完task后向resourcemanager申请container运行新的task
  14.​所有task执行完毕后applicationmaster向resourcemanager申请注销自己
作业完成阶段

 

       

【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
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