1.深入理解 Hadoop （七）YARN资源管理和调度详解
2.Java跟Hadoop的关系密切吗？

深入理解 Hadoop （七）YARN资源管理和调度详解

       Hadoop最初为批处理设计，源码原理其资源管理与调度仅支持FIFO机制。源码原理然而，源码原理随着Hadoop的源码原理普及与用户量的增加，单个集群内的源码原理应用程序类型与数量激增，FIFO调度机制难以高效利用资源，源码原理极致测压源码也无法满足不同应用的源码原理服务质量需求，故需设计适用于多用户的源码原理资源调度系统。

       YARN采用双层资源调度模型：ResourceManager中的源码原理资源调度器分配资源给ApplicationMaster，由YARN决定；ApplicationMaster再将资源分配给内部任务Task，源码原理用户自定。源码原理YARN作为统一调度系统，源码原理满足调度规范的源码原理分布式应用皆可在其中运行，调度规范包括定义ApplicationMaster向RM申请资源，源码原理AM自行完成Container至Task分配。源码原理依赖收集指标源码YARN采用拉模型实现异步资源分配，RM分配资源后暂存缓冲区，等待AM通过心跳获取。

       Hadoop-2.x版本中YARN提供三种资源调度器，分别为...

       YARN的队列管理机制包括用户权限管理与系统资源管理两部分。CapacityScheduler的核心特点包括...

       YARN的更多理解请参考官方文档：...

       在分布式资源调度系统中，资源分配保证机制常见有...

       YARN采用增量资源分配，获取exe程序源码避免浪费但不会出现资源饿死现象。YARN默认资源分配算法为DefaultResourceCalculator，专注于内存调度。DRF算法将最大最小公平算法应用于主资源上，解决多维资源调度问题。实例分析中，系统中有9个CPU和GB RAM，在线传输文件源码两个用户分别运行两种任务，所需资源分别为...

       资源抢占模型允许每个队列设定最小与最大资源量，以确保资源紧缺与极端情况下的需求。资源调度器在负载轻队列空闲时会暂时分配资源给负载重队列，仅在队列突然收到新提交应用程序时，调度器将资源归还给该队列，避免长时间等待。最强组合指标源码

       YARN最初采用平级队列资源管理，新版本改用层级队列管理，优点包括...

       CapacityScheduler配置文件capacity-scheduler.xml包含资源最低保证、使用上限与用户资源限制等参数。管理员修改配置文件后需运行"yarn rmadmin -refreshQueues"。

       ResourceScheduler作为ResourceManager中的关键组件，负责资源管理和调度，采用可插拔策略设计。初始化、接收应用和资源调度等关键功能实现，RM收到NodeManager心跳信息后，向CapacityScheduler发送事件，调度器执行一系列操作。

       CapacityScheduler源码解读涉及树型结构与深度优先遍历算法，以保证队列优先级。其核心方法包括...

       在资源分配逻辑中，用户提交应用后，AM申请资源，资源表示为Container，包含优先级、资源量、容器数目等信息。YARN采用三级资源分配策略，按队列、应用与容器顺序分配空闲资源。

       对比FairScheduler，二者均以队列为单位划分资源，支持资源最低保证、上限与用户限制。最大最小公平算法用于资源分配，确保资源公平性。

       最大最小公平算法分配示意图展示了资源分配过程与公平性保证。

Java跟Hadoop的关系密切吗？

       ã€€ã€€1、从掌握基础上来说，Java与Hadoop的关系还是挺密切的，因为java的水平好些，学习hadoop更方便些，毕竟hadoop是java开发的，所以具有java基础的人转型Hadoop有天然优势

       ã€€ã€€2、但单从两者的关系来说，不密切。因为不会java可以学，java的语法还是比较简单，对java语法熟悉些，看懂hadoop就问题不大。