作业调度机制

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

Quartz是一款开源的作业调度框架，允许开发者在Java应用程序中定义、安排和执行复杂的任务。该压缩包可能包含用于在SQL Server数据库中创建Quartz作业调度库的相关脚本和配置文件。创建Quartz数据库的过程包括获取、修改并执行建库脚本，然后配置Quartz以连接到新创建的数据库，并定义作业和触发器。启动调度器后，Quartz开始监视和执行预定的任务。

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。

系统如何调度作业，以确保在适当的时候执行？如何保证作业的正确执行？当自动执行的作业失败时，应该采取何种应对措施？如何实现系统作业的均衡执行？

YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop项目的一个子项目，提高大数据框架中的资源分配和作业调度效率。YARN的核心组件包括资源管理器、节点管理器和应用程序历史服务器，负责资源和作业管理。当前的YARN调度机制通常按提交顺序分配资源，未能有效区分作业的紧急度，这在需要快速响应的场景中显得不足。 为此，提出了一种基于YARN的高优先级作业调度方案，通过修改原有调度策略，引入一个自定义的高优先级队列，使高优先级作业能优先获得资源。这种机制在资源有限的情况下确保高优先级作业的快速执行。 在新方案中，作业的资源分配不再单纯依据提交顺序，而是按

该PPT课件深入探讨了使用分支限界法的批处理作业调度问题。

SNP后台进程负责管理数据库快照及作业调度。 INIT.ORA初始化文件设置了JOB_QUEUE_PROCESSES = 4，同时启动的SNP进程数（作业数）最多为36个（SNP0, SNP1, SNP2,..., SNPZ）。 JOB_QUEUE_INTERVAL设定为60秒，控制SNP调度作业的执行间隔。 JOB_QUEUE_KEEP_CONNECTIONS参数决定是否保持作业与远程数据库的连接，TRUE表示所有连接持续到SNP进程终止，FALSE表示连接时间与作业执行时间相同。