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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