CDH集群中YARN动态资源池的规划与管理

Impala 资源池划分最佳实践 • 理解 Impala 资源利用模式：了解查询的资源消耗，包括 CPU、内存和网络。• 建立合理分区的资源池：根据不同查询组（如交互式查询、批处理作业）的资源需求创建资源池。• 设置资源限制：为每个资源池分配适当的资源限制（例如 CPU 份额、内存限制），以确保公平分配和隔离。• 监控和调整资源使用情况：定期监控资源池利用率，并根据需要进行调整以优化性能。• 使用队列管理：实施队列管理以优先处理重要查询并防止资源饥饿。• 考虑使用 cgroup：使用 cgroup（控制组）进一步隔离资源池，以提供更精细的控制。

本指南提供了基于CDH搭建Hadoop和YARN集群的详细步骤，并分享了搭建过程中可能遇到的问题及解决方案。

探讨了如何优化共享资源池，详细介绍了第一讲的内容，并提供了第四章的详细解读。

YARN 是 Hadoop 生态系统中的资源管理器，主要负责集群资源的管理和调度。如果你正在做大数据，YARN 无疑是一个不可或缺的工具。通过它，你可以清晰地查看集群资源的使用情况，合理分配任务。而且，它支持与 Spark 等大数据框架紧密配合，优化任务的执行和资源使用。比如，使用SparkSubmit命令时，你可以根据需要设置资源参数，确保每个任务都能高效运行。对于并行度控制，YARN 也了灵活的配置选项，你提高任务的执行效率。简单来说，掌握 YARN 的操作，不仅能优化资源的使用，还能提高大数据的性能。

针对 Spark on YARN 模式，spark-2.2.0-bin-hadoop2.6.tgz 能够提供必要的支持，实现 Spark 应用在 YARN 集群上的高效运行。

Yarn 的内存分配与管理涉及 ResourceManage、ApplicationMaster 和 NodeManager 三个核心组件，优化策略也围绕着这些组件展开。Container 作为运行 MapReduce 任务的容器，在 Yarn 的资源管理中扮演着重要角色，其内部机制值得深入探究。

从上面的分析可以看出，动态规划可以被视为搜索的一种记忆化优化。动态规划通过保存搜索时重复计算的状态，以空间换取时间。记忆化搜索通常是自顶向下求解，而我们通常编写的动态规划则是自底向上的方法。因此，动态规划本质上是记忆化搜索的一种非递归形式。

Yarn 资源管理的优化，作为前端开发者你没少接触过，尤其是当你的项目需要高效的资源调度时，Yarn 就显得重要。这份《YARN Essentials.pdf.zip》其实挺实用的，算是一个手把手的食谱，你了解如何利用 Yarn 配置来优化资源管理。你可以通过具体的操作示例，学习如何调整资源分配，提升性能，适合团队合作项目或大规模应用的开发。里面有不少技巧和经验之谈，能帮你更轻松地调优你的前端环境。并且，配置过程简单明了，执行起来也不复杂，刚开始不太熟悉，但熟悉后会觉得挺方便的。如果你正好在做类似的资源调优，记得把这份资料拿来参考，它绝对能帮你少走弯路。如果你还想深入了解，可以看看相关文章，像

构建高效数据中台：集群规划与搭建实践 数据中台建设中，集群规划和搭建是关键步骤，直接影响着平台性能、稳定性及可扩展性。合理的集群架构能够应对海量数据处理需求，为上层应用提供高效数据服务。 一、规划先行：明确业务需求与目标 在开始集群搭建之前，首先要明确业务需求和目标： 数据规模：预估当前及未来数据量，为集群规模提供依据。 性能要求：不同业务场景对数据处理速度要求不同，例如实时分析需要高吞吐低延迟。 安全合规：数据安全至关重要，需考虑数据隔离、访问控制等安全措施。 二、选择合适的集群架构 根据业务需求选择合适的集群架构，常见架构包括： 主从架构：简单易用，适用于中小规模数据处理。 多主架构