spark資源排程與yarn模擬：
master負責資源排程：就是決定在那些worker上啟動executor,監控worker) ————> yarn上的是resourcemanager
worker負責啟動執行任務的程序（executor），並且監控executor，並且將當前機器的資訊通過心跳匯報給master
————>nodemanager
executor負責執行計算任務————>yarnchild
sparksubmit負責向master提交任務並申請資源，然後該任務下的executor跟sparksubmit進行通訊，監控executor
Yarn資源排程
由於yarn良好的相容性和擴充套件性，目前可以支援大部分資料引擎，所以了解yarn的資源排程原理很有必要，yarn主要由四個重要角色組成 yarn排程主要分為8個步驟如上圖所示 1.有yarnclient提交program資訊打拼resourcemanager，包括 應用 和應用需要的一切引數和環境...
Yarn資源排程
yarn的介紹 yarn是hadoop集群當中的資源管理系統模組，從hadoop2.0開始引入yarn模組，yarn可為各類計算框架提供資源的管理和排程，主要用於管理集群當中的資源 主要是伺服器的各種硬體資源，包括cpu，記憶體，磁碟，網路io等 以及排程執行在yarn上面的各種任務。yarn核心出...
yarn 資源排程
目錄關於yarn常用引數設定 yarn我們都知道主要是用於做資源排程，任務分配等功能的，那麼在hadoop當中，究竟使用什麼演算法來進行任務排程就需要我們關注了，hadoop支援好幾種任務的排程方式，不同的場景需要使用不同的任務排程器.把任務按提交的順序排成乙個佇列，這是乙個先進先出佇列，在進行資源...