《Hadoop技术内幕:深入Yarn架构设计与实现原理》这本书详细研究了Hadoop生态系统中的核心组件YARN(Yet Another Resource Negotiator)。YARN作为Hadoop 2.x版本的重要改进,专注于解决早期Hadoop MapReduce的资源管理和调度问题,为大数据处理提供了更为灵活、高效和可扩展的平台。YARN的核心理念是将数据计算和资源管理分离,使得Hadoop能够支持更多种类的应用程序,如Spark、Tez等。YARN架构包括Resource Manager(RM)、Node Manager(NM)和Application Master(AM),通过合理分配资源和管理应用程序的执行来提高系统的并行性和资源利用率。YARN的优势包括资源隔离和高度可扩展。
Hadoop技术内幕探索Yarn架构设计与实施原理
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YARN 的资源调度机制讲得细,尤其是ResourceManager和ApplicationMaster的协同方式,看完你就知道为什么资源分配能那么高效了。每个作业独立调度,灵活又好控。
NodeManager的角色也讲得明明白白,从本地资源上报到Container的生命周期管理,这些机制其实是 YARN 稳定运行的基础。哦对,还有容器隔离那块,也写得比较清楚。
书里还讲了不少M
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而且,你也能学到如何优化性能,比如内存管理、减少数据序列化和反序列化的开销。看完这本书,你会对 Spark 的动态资源调度、流、机器学习等技术有更全面
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DAG 调度器的设计思路讲得蛮清楚,配合源码解读,读起来还挺顺畅。比如你想了解Stage 划分、Task 调度这块,文档里不仅有流程图,还有关键类和方法的。
内存管理机制也有覆盖,像UnifiedMemoryManager这种容易混淆的类,它会结合场景讲怎么分配执行和存储内存。响应也快,调优建议也贴心。
如果你是刚转 Spark 的同学,文档的语境比较亲民,不用太担心看不懂。像RDD到DataFrame这类转型,它都用实际
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