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YARN 简介Apache Hadoop 是最流行的大数据处理工具之一。它多年来被许多公司成功部署在生产中。尽管 Hadoop 被视为可靠的、可扩展的、富有成本效益的解决方案，但大型开发人员社区仍在不断改进它。最终，2.0 版提供了多项革命性功能，其中包括 Yet Another Resource Negotiator (YARN)、HDFS Federation 和一个高度可

问题导读：1、什么是yarn？2、Yarn 和MapReduce相比，它有什么特殊作用 ？背景Yarn是一个分布式的资源管理系统，用以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、磁盘等。其产生的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer们还可以周期性的在已有的代码上进行修

摘要: Hadoop 2.2，2.3，2.4版本的安装都差不多。为了运行一个Hadoop程序，花了大半天部署环境，在这里特此记录安装过程，让以后少走弯路。Hadoop 2.x新特性    将Mapreduce框架升级到Apache YARN，YARN将Map reduce工作区分为两个：JobTracker组件：实现资源管理和任务JOB；计划/监视组件：划分到单独应用中。 使用Ma

先看个yarn的整体架构Client向RM提交任务的过程大致分为七步，先上图在解释：1. Client向RM发出请求2. RM返回一个ApplicationID作为回应3. Client向RM回应Application Submission Context（ASC）。ASC包括ApplicationID、user、queue，以及其他

1. 环境介绍1.1 节点与服务映射关系iphost服务192.168.40.132masterNamenode、NodeManager、DataNode、zookeeper192.168.40.133slave1ResurceManager、NodeManager、DataNode

Hadoop  YARN同时支持内存和CPU两种资源的调度（默认只支持内存，如果想进一步调度CPU，需要自己进行一些配置），本文将介绍YARN是如何对这些资源进行调度和隔离的。在YARN中，资源管理由ResourceManager和NodeManager共同完成，其中，ResourceManager中的调度器负责资源的分配，而NodeManager则负责资源的供给和隔离。ResourceM

摘要　　在Spark中，有Yarn-Client和Yarn-Cluster两种模式可以运行在Yarn上，通常Yarn-cluster适用于生产环境，而Yarn-Cluster更适用于交互，调试模式，以下是它们的区别　　Spark插拨式资源管理　　Spark支持Yarn,Mesos,Standalone三种集群部署模式，它们的共同点：Master服务(Yarn Resourc