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揭秘Apache Hadoop YARN,第3部分:调度程序概念[译]

第1部分第2部分,我们介绍了YARN资源分配的基础知识。在本部分中,我们将提供集群调度的概述,并介绍Fair Scheduler,YARN中提供的调度程序选择之一。

独立的计算机可以有多个CPU核心,每个核心运行一个进程,但是可以有多达几百个进程同时运行。调度程序是桌面操作系统的一部分,它将进程分配给CPU执行。

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揭秘Apache Hadoop YARN,第2部分:全局配置基础[译]

在本系列的第1部分,我们介绍了YARN集群的基本原理。在第2部分中,您将了解在集群上运行的其他组件以及它们如何影响YARN集群配置。

理想的YARN资源分配

如上一篇文章所示,YARN集群可以配置为使用集群上的所有资源。

现实情况YARN的资源分配

在实际情况中,有两个原因不能让YARN使用全部资源:

1.非Apache Hadoop服务也需要在节点上运行(开销)。 2.其

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揭秘Apache Hadoop YARN,第1部分:集群和YARN基础[译]

YARN (Yet Another Resource Negotiator)是Apache Hadoop生态系统的资源管理层。 YARN已经发布了好久,但许多用户仍然有关于YARN是什么,以及它的工作原理的基本问题。这个系列的文章需要达成以下目标:

  • 对YARN的构成有基本的了解
  • 图示MapReduce作业如何使用YARN计算模型。 (注意:虽然Apache Spark也可与YARN集成,但本系列将专门介绍MapReduce。有关Spark on YARN的信息,请参阅此帖。)
  • 介绍YARN调度程序如何工作并提供调度程序配置的示例
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JS 技巧

数组

数组对象去重

const uniqueElementsBy = (arr, fn) =>arr.reduce((acc, v) => {if (!acc.some(x => fn(v, x))) acc.push(v);return acc;}, []);

uniqueElementsBy([{id: 1, name: 'Jhon'}, {id: 2, name: 'sss'}, {id: 1, name: 'Jhon'}], (a, b) => a.id == b.id
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Hive 学习笔记

Hive Data Types and DDL

Data Types

LanguageManual Types

复杂类型创建选择示例

CREATE TABLE movies(
    participants ARRAY<string>,
    release_dates MAP<string,timestamp
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