yarn-env.sh

修改文件路径和配置路径，存放好相关资源，按照指定路径运行即可自动安装Sqoop脚本。

Hadoop YARN（又称另一种资源协调器）是一个通用资源管理系统。它为集群提供统一的资源管理和调度，提高了利用率和资源统一管理能力。

背景 YARN框架 YARN工作流程 对比分析 YARN功能

yarn在不同节点的基本操作流程

Yarn 工作流程图解 这张流程图详细展示了 Yarn 处理应用程序请求的步骤： 客户端提交应用程序： 用户向 Yarn 资源管理器提交应用程序，请求分配资源。 资源管理器接收请求： 资源管理器接收应用程序请求，并为其分配一个 Application Master。 启动 Application Master： 资源管理器在一个节点上启动 Application Master 容器。 Application Master 请求资源： Application Master 向资源管理器申请运行任务所需的资源（容器）。 资源管理器分配资源： 资源管理器根据资源情况和调度策略，为 Applicat

Hadoop YARN权威指南 本书由默西 (Arun C. Murthy) 撰写，机械工业出版社于2015年3月出版。这本书深入浅出地讲解了Hadoop YARN的核心概念、架构和应用。 本书共242页，内容涵盖YARN的基础知识、资源管理、应用程序生命周期管理等方面，并结合实际案例进行讲解，帮助读者更好地理解和应用YARN。

Yarn 及 Hadoop 优化

深入解析 Hadoop YARN 架构设计与实现原理。

1、scan命令可高效遍历大量key，特别适合生产环境中的查询需求； 2、动态调整Key的有效期可以有效避免缓存雪崩问题，基于时间累加更新； 3、该脚本支持重复执行，能够确保在缓存有效期未变化时更新成功。

《Hadoop与YARN权威指南》详细介绍了现代大数据处理平台的核心技术，包括Apache开源项目Hadoop中的关键组件——分布式文件系统HDFS和资源管理框架YARN。本书深入解析了HDFS的设计原理，包括数据块概念、副本策略、故障恢复机制和数据读写流程，同时还涵盖了早期主流的MapReduce编程模型。YARN作为Hadoop 2.x引入的资源管理系统，通过分离资源管理和计算任务，支持不同计算框架如Spark、Flink在统一平台上运行。书中详细解读了YARN的架构，包括ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container等关键组