1.深入理解 Hadoop （七）YARN资源管理和调度详解
2.Java跟Hadoop的关系密切吗？

深入理解 Hadoop （七）YARN资源管理和调度详解

       Hadoop最初为批处理设计，源码原理其资源管理与调度仅支持FIFO机制。源码原理然而，源码原理随着Hadoop的源码原理普及与用户量的增加，单个集群内的源码原理应用程序类型与数量激增，FIFO调度机制难以高效利用资源，源码原理PHP商城APP源码也无法满足不同应用的源码原理服务质量需求，故需设计适用于多用户的源码原理资源调度系统。

       YARN采用双层资源调度模型：ResourceManager中的源码原理资源调度器分配资源给ApplicationMaster，由YARN决定；ApplicationMaster再将资源分配给内部任务Task，源码原理用户自定。源码原理YARN作为统一调度系统，源码原理满足调度规范的源码原理分布式应用皆可在其中运行，调度规范包括定义ApplicationMaster向RM申请资源，源码原理AM自行完成Container至Task分配。源码原理宫斗h5页游源码YARN采用拉模型实现异步资源分配，RM分配资源后暂存缓冲区，等待AM通过心跳获取。

       Hadoop-2.x版本中YARN提供三种资源调度器，分别为...

       YARN的队列管理机制包括用户权限管理与系统资源管理两部分。CapacityScheduler的核心特点包括...

       YARN的更多理解请参考官方文档：...

       在分布式资源调度系统中，资源分配保证机制常见有...

       YARN采用增量资源分配，如何通过源码修改数据分析避免浪费但不会出现资源饿死现象。YARN默认资源分配算法为DefaultResourceCalculator，专注于内存调度。DRF算法将最大最小公平算法应用于主资源上，解决多维资源调度问题。实例分析中，系统中有9个CPU和GB RAM，安卓源码编辑器手机版两个用户分别运行两种任务，所需资源分别为...

       资源抢占模型允许每个队列设定最小与最大资源量，以确保资源紧缺与极端情况下的需求。资源调度器在负载轻队列空闲时会暂时分配资源给负载重队列，仅在队列突然收到新提交应用程序时，调度器将资源归还给该队列，避免长时间等待。通达信狙击涨仃源码附图

       YARN最初采用平级队列资源管理，新版本改用层级队列管理，优点包括...

       CapacityScheduler配置文件capacity-scheduler.xml包含资源最低保证、使用上限与用户资源限制等参数。管理员修改配置文件后需运行"yarn rmadmin -refreshQueues"。

       ResourceScheduler作为ResourceManager中的关键组件，负责资源管理和调度，采用可插拔策略设计。初始化、接收应用和资源调度等关键功能实现，RM收到NodeManager心跳信息后，向CapacityScheduler发送事件，调度器执行一系列操作。

       CapacityScheduler源码解读涉及树型结构与深度优先遍历算法，以保证队列优先级。其核心方法包括...

       在资源分配逻辑中，用户提交应用后，AM申请资源，资源表示为Container，包含优先级、资源量、容器数目等信息。YARN采用三级资源分配策略，按队列、应用与容器顺序分配空闲资源。

       对比FairScheduler，二者均以队列为单位划分资源，支持资源最低保证、上限与用户限制。最大最小公平算法用于资源分配，确保资源公平性。

       最大最小公平算法分配示意图展示了资源分配过程与公平性保证。

Java跟Hadoop的关系密切吗？

       ã€€ã€€1、从掌握基础上来说，Java与Hadoop的关系还是挺密切的，因为java的水平好些，学习hadoop更方便些，毕竟hadoop是java开发的，所以具有java基础的人转型Hadoop有天然优势

       ã€€ã€€2、但单从两者的关系来说，不密切。因为不会java可以学，java的语法还是比较简单，对java语法熟悉些，看懂hadoop就问题不大。