Hadoop技术内幕之YARN架构揭秘

《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

本书通过详细解析，帮助读者深入理解YARN的架构设计与实现原理，内容充实且深入浅出。

深入解析 Hadoop YARN 架构设计与实现原理。

随着数据库技术的不断进步，Oracle性能优化在企业应用中显得尤为重要。了解其内部工作原理和最佳实践，可以帮助提升系统效率和稳定性。

本书详细探讨了Oracle性能优化的各种技术细节。

MapReduce 的核心原理讲得挺透彻的，适合你想系统掌握 Hadoop 这套分布式架构的场景。书里不仅拆解了 Map 和 Reduce 这两个阶段的执行细节，还带你过了一遍 HDFS、JobTracker 这些老模块的逻辑，理解起来更有整体感。Map 任务拆中间键值对，Reduce 再统一计算，典型的“分而治之”。看懂之后，你就知道为什么 Hadoop 能撑得起 TB 级数据，还跑得不慢。作者还挺贴心，补充了不少实用的优化技巧，比如调度策略、Combiner的使用场景等等。嗯，如果你刚接触 Hadoop，建议配着动手实践，会更有感觉。书里还顺带讲了下和Spark、Flink的对比，挺有参考

深入解析Hadoop Yarn：架构与实践 Hadoop Yarn作为Hadoop生态系统中的资源管理核心，负责集群资源的统一管理和调度。其架构主要包含ResourceManager、NodeManager和ApplicationMaster三个核心组件。 ResourceManager (RM): 负责整个集群资源的管理和分配，接收来自各个节点的资源汇报信息，并根据应用程序的请求分配资源。 NodeManager (NM): 负责单个节点上的资源管理和任务执行，定期向RM汇报节点的资源使用情况，并根据RM的指令启动和监控Container。 ApplicationMaster (AM): 负

这本书详细解析了Hadoop的源码，从深入的角度揭示了Hadoop底层运作机制，对学习和理解Hadoop具有重要帮助。技术专家们可以通过本书深入了解Hadoop技术的内部机制。

以原版书籍形式呈现Hadoop技术内幕，深入解析Hadoop Common和HDFS架构设计与实现原理。该版本为非扫描版，兼容Kindle阅读器，也可转换为epub格式，使用iBooks打开。