调度机制

Spark 2.4.3 的源码，蛮适合想搞懂大数据底层机制的朋友。spark-core_2.11是核心模块，涵盖了从 RDD 到 DAG 调度、内存管理，再到任务调度和 Executor 的方方面面。你要是有时间啃源码，这一版还挺稳当，结构清晰，逻辑也不绕。里面的DAGScheduler和TaskScheduler这两个类，建议重点看看，调度流程基本就靠它俩撑着。

掌控Hadoop任务调度 核心概念 Hadoop任务调度的基本原理和运作方式 Hadoop任务的调度流程解析 内置调度器 Hadoop自带调度器的种类及特点 不同调度器之间的比较和选择 自定义调度器 如何根据需求编写个性化Hadoop调度器 自定义调度器的应用场景 总结 Hadoop任务调度机制的重要性 优化调度策略提升集群效率

源码级别的 Spark 教程，推荐这本《Spark 源码》。书里讲得挺细，从 Spark 的核心架构到调度、内存管理、Shuffle、容错机制一网打尽，干货多还接地气。对 RDD 的那部分清晰，配合实际例子，看完你就明白 Spark 到底是怎么把任务拆成 Stage、怎么调度 Task、怎么搞内存分配的。调度那块我觉得是整本书的亮点，DAGScheduler和TaskScheduler的配合讲得挺透，还有怎么把一个 Job 分成多个 Stage，也有图有代码，适合搞性能优化的同学深入研究一下。如果你之前在用RDD或者DataFrame，但总觉得系统黑箱，那这本书刚好能帮你掀开盖子，看看 Spa

深入解析 Hadoop YARN 的工作原理，涵盖其资源调度机制，揭示其核心原理。

YARN是Hadoop 2.0中引入的一个子项目，它对Hadoop集群管理系统进行了重大的架构改进，解决了Hadoop 1.0中的一些关键问题，尤其是在扩展性和资源管理方面。YARN的主要功能是资源管理和作业调度/监视，它允许不同的数据处理框架共享同一个Hadoop集群资源。 YARN的核心组件包括：1. 资源管理器（ResourceManager，RM）：负责整个集群的资源调度和任务分配，是YARN的主要协调者。2. 节点管理器（NodeManager，NM）：运行在集群中的每个节点上，负责监视和管理该节点上的资源（如内存、CPU、磁盘、网络），并处理来自资源管理器的命令。3. 应用程序历史

DolphinScheduler，是一款国产开源分布式任务调度系统，凭借其灵活易用、性能卓越、生态丰富的特性，已成为众多企业的调度首选。 与海豚企业合作后，DolphinScheduler 优势得到充分发挥，助力海豚企业提升调度效率，降低运维成本，为海豚企业带来显著收益。

Oozie 4.1 版本的源码包，真挺适合想深入研究 Hadoop 调度系统的你。不只是看看功能怎么用，直接看源码更过瘾，核心设计思路都藏在里面了。压缩包oozie-branch-4.1.zip就是 Oozie 4.1 的全套源码，结构也比较清晰：Core负责调度逻辑，ServerREST API，ShareLib内置常用工具，Web UI有界面可监控，Clients还能多语言接入。和 Hadoop 2.x 配合得还不错，支持YARN，提交作业也快，监控日志也更细。像是决策节点、并行任务这种复杂控制也能搞定，灵活性挺高。如果你在用 Kerberos，这一版也能支持认证了。源码的好处嘛——你懂的

（3）生产调度问题在很多情况下，采用建立数学模型的方法难以对生产调度问题进行精确求解。在现实生产中，多采用一些经验进行调度。遗传算法是解决复杂调度问题的有效工具，在单件生产车间调度、流水线生产车间调度、生产规划、任务分配等方面遗传算法都得到了有效的应用。

内存存储（RDD）: 快速高效，但容量有限。 磁盘存储（HDFS）：容量大，但访问速度较慢。 外围存储（Cache）：介于内存和磁盘存储之间，提供平衡的性能和容量。 流水线执行: 优化数据处理流程，减少磁盘I/O。

已修复显示失败问题，任务状态准确显示。