1 YARN动态资源池 2 CDH集群上YARN的动态资源池配置 2.1 参数配置 2.1.1 yarn.admin.acl 2.1.2 yarn.scheduler.fair.allow-undeclared-pools 2.2 资源池配置 2.3 放置规则设置 2.4 计划模式 2.5 用户限制 3 集群动态资源池规划 3.1 动态资源池规划样例1 3.2 动态资源池规划样例2 在Yarn中有三种调度器可以选择：FIFO Scheduler ，Capacity Scheduler，FairS cheduler。 FIFO Scheduler把应用按提交的顺序排成一个队列，这是一个先进先出队列，在进行资源分配的时候，先给队列中最头上的应用进行分配资源，待最头上的应用需求满足后再给下一个分配，以此类推。 FIFO Scheduler是最简单也是最容易理解的调度器，也不需要任何配置，但它并不适用于共享集群。大的应用可能会占用所有集群资源，这就导致其它应用被阻塞。在共享集群中，更适合采用Capacity Scheduler或Fair Scheduler 在大数据处理领域，Apache Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）是核心组件之一，它负责管理和调度集群上的计算资源。YARN动态资源池的规划与管理是优化集群性能的关键环节，尤其在CDH（Cloudera Distribution Including Apache Hadoop）这样的企业级Hadoop平台中更为重要。 YARN提供了三种调度器：FIFO Scheduler、Capacity Scheduler和Fair Scheduler。FIFO Scheduler遵循先进先出的原则，简单易懂，但不适合共享集群，因为大应用可能占据所有资源，导致其他应用等待。Capacity Scheduler适合共享集群，通过预定义的队列分配资源，但可能会预先占用资源。Fair Scheduler则更灵活，动态调整资源，确保所有应用公平分享资源。 在CDH集群上配置YARN的动态资源池，首先涉及参数配置。`yarn.admin.acl`参数用于设定哪些用户或用户组有权管理资源池，可以设置为特定用户或用户组，或者用星号(*)表示所有用户。`yarn.scheduler.fair.allow-undeclared-pools`则决定是否允许创建未在配置中声明的新资源池。 资源池配置包括资源池的名称、权重、最小和最大CPU及内存设置，以及应用程序的最大数量。权重决定了资源池相对其他池的资源获取比例。最小和最大资源限制确保了资源池的稳定性和效率。同时，设置“提交”和“管理”权限的用户和组，能有效控制资源池的访问和管理。 放置规则的设置是资源池管理中的另一个重要方面。这些规则确定任务会被分配到哪个资源池，例如，可以基于运行时指定的池、用户名、用户主要组等条件。规则的顺序决定了任务的分配顺序，一旦满足某个条件，任务就会被提交到对应的池。 在集群动态资源池规划中，需要考虑不同业务场景。规划样例通常包含多个层次的资源池，如主资源池和子资源池，以适应多样的应用需求。例如，一个动态资源池规划可能将资源池按部门或项目划分，每个资源池根据其业务需求分配权重，同时设置适当的预占策略，以确保资源的高效利用。 CDH集群上的YARN动态资源池规划与管理涉及多方面因素，包括调度器选择、参数配置、资源池结构、权限控制和任务分配策略。正确的配置能提升集群的资源利用率，保证不同应用的公平性和响应速度，对于大数据处理环境的稳定性和性能至关重要。

内容概要：本文档详细介绍了在统信操作系统服务器版上搭建Hadoop 3.3.6大数据生态集群的全过程，涵盖虚拟环境准备、基础服务配置与核心组件安装。主要包括：通过NTP实现三台虚拟机（node1-node3）的时间同步；配置静态IP、主机名及SSH免密登录；关闭防火墙并安装JDK 1.8作为运行环境。随后部署Hadoop集群，配置HDFS、YARN、MapReduce的核心参数，并规划NameNode、DataNode、ResourceManager等角色分布。进一步安装Zookeeper 3.5.7实现协同服务，配置myid和集群通信。集成HBase 3.0.0构建分布式列式数据库，依赖HDFS和Zookeeper，并解决HMaster启动问题。安装MySQL 5.7作为元数据存储，用于Hive和Sqoop。部署Hive 3.1.3，配置其连接MySQL元数据库，并演示内部/外部表、分区表及HQL查询操作。利用Sqoop 1.4.7实现MySQL与HDFS/Hive之间的双向数据迁移，解决驱动和权限问题。最后简要介绍Spark 3.3.1的分布式安装与启动。文档还涉及MongoDB 8.0.3的安装与基本操作。; 适合人群：具备Linux操作系统、网络基础和Java开发经验，从事大数据平台搭建、运维或开发的技术人员，尤其是初学者和中级工程师。; 使用场景及目标：①学习和实践Hadoop生态系统各组件（HDFS, YARN, MapReduce, HBase, Hive, Sqoop, Spark, Zookeeper）的单机及集群部署流程；②掌握大数据平台环境配置的关键步骤，如时间同步、SSH免密、环境变量设置；③实现关系型数据库与Hadoop之间的数据导入导出，构建端到端的数据处理管道。; 阅读建议：此文档为实操性极强的安装指南，建议读者严格按照步骤在虚拟环境中进行实践。重点关注配置文件的修改（如core-site.xml, hdfs-site.xml, hive-site.xml等）和环境变量的设置。对于遇到的报错（如“找不到主类”、“权限问题”、“驱动缺失”），应仔细对照文档提供的解决方案进行排查。建议在操作前充分理解各组件的作用及其相互关系。

基于ambari安装大数据平台，已通过测试，按照文档步骤可以完成安装。

大主题：背景、YARN框架、YARN工作流程、对比分析、YARN的功能；此为思维导图由本人自己通过学习总结的，其中有参考林子雨教授的《大数据技术原理与应用》、湖南科技职业学院人工智能大数据教研组《分布式系统hadoop》。适用于新手入门大数据（没有c币可以私聊哦）。

spark-assembly-1.3.0-hadoop2.5.0-cdh5.3.0.jar的下载地址和提取码

Hadoop的2.0版本的yarn的框架介绍啊 Hadoop yarnYARN 本身框架的优势是扩展性与支持多计算模型。对于扩展性目前主要体现在计算节点规模上，以前 JobTracker-TaskTracker 模型下最多大约在 5000 台机器左右，对于 YARN，官方说可以支持大约 10w 台机器，当然这个目前还没有一家公司去试用过，连 300 台机器目前估计也是测试阶段。 对于支持多计算模型，目前 YARN 理论是可以支持更多的计算模型的，如： MAP-REDUCE、 MPI、 Giraph、 Spark 等。目前 MAP-REDUCE 是默认支持的

flink-hadoop-compatibility_2.12-1.7.1.jar javax.ws.rs-api-2.0.1.jar jersey-common-2.27.jar jersey-core-1.19.4.jar 解决 Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: com/sun/jersey/api/client/config/ClientConfig

基于hadoop-yarn的在线离线混部资源管理系统项目源码.zip基于Hadoop-yarn的在离线混部资源管理系统提供对在线任务和离线任务在同一个集群下的混合调度。云计算是互联网时代信息基础设施的重要形态和信息技术发展的重要模式。随着云计算数据中心承载业务种类越来越丰富，从结构上，现有调度框架往往采 用两层调度机制，资源管理层侧重管理资源使用信息，并在数据中心资源池层面分配资源；不同任务负载拥有独立的任务调度器，造成了一定的资源浪费。为了 更有效的利用数据中心资源，资源调度正呈现多粒度，多负载混合调度的特征。如Mesos，Yarn 等，通过不同粒度及负载的混合调度，实现资源的有效利用。 该项目就是在上述背景下进行研发，主要面向大规模数据中心，通过统一的资源管理和调度实现对在线离线任务的混合调度。基于hadoop-yarn的在线离线混部资源管理系统项目源码.zip基于hadoop-yarn的在线离线混部资源管理系统项目源码.zip基于hadoop-yarn的在线离线混部资源管理系统项目源码.zip基于hadoop-yarn的在线离线混部资源管理系统项目源码

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Hadoop技术-YARN简介.pptx