伺服器集群資源排程管理和mapreduce執行過程耦合在一起帶來的問題
不同計算框架可以共享同乙個hdfs集群上的資料，享受整體的資源排程
1，client提交作業請求
6，container啟動後，執行對應的任務
1）mapred-site.xml
mapreduce.framework.name2）yarn-site.xmlyarn
yarn.nodemanager.aux-services3) 啟動yarn相關的程序 sbin/start-yarn.shmapreduce_shuffle
4）驗證 jps resourcemanager nodemanager http://localhost:8088
5）停止yarn相關的程序 sbin/stop-yarn.sh
大資料之Yarn 資源排程淺學
在hadoop生態越來越完善的背景下，集群多使用者租用的場景變得越來越普遍，多使用者任務下的資源排程就顯得十分關鍵了。比如，乙個公司擁有乙個幾十個節點的hadoop集群，a專案組要進行乙個計算任務，b專案組要計算乙個任務，集群到底先執行哪個任務？如果你需要提交1000個任務呢？這些任務又是如何執行的...
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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...