Yarn运行流程client向RM提交应用程序，其中包括启动该应用的ApplicationMaster的必须信息，例如ApplicationMaster程序、启动ApplicationMaster的命令、用户程序等。ResourceManager启动一个container用于运行Application...

理想情况下，我们应用对Yarn资源的请求应该立刻得到满足，但现实情况资源往往是有限的，特别是在一个很繁忙的集群，一个应用资源的请求经常需要等待一段时间才能的到相应的资源。在Yarn中，负责给应用分配资源的就是Scheduler...

由于Hadoop 2.0是基于JDK 1.7开发的，而JDK 1.7在2015年4月已停止更新，这直接迫使Hadoop社区基于JDK 1.8重新发布一个新的Hadoop版本，即hadoop 3.0。Hadoop 3.0中引入了一些重要的功能和优化，包括HDFS可擦除编码、多Nameno...

使用完全分布式，实现namenode高可用，ResourceManager的高可用

HADOOP集群具体来说包含两个集群：HDFS集群和YARN集群，两者逻辑上分离，但物理上常在一起。

React Native 之旅

在实际开发中，使用Flink时，更多的使用方式是Flink On Yarn模式，原因如下：

Local模式就是，以一个JVM进程，去模拟整个Spark的运行环境，就是讲Master和Worker角色以线程的形式运行在这个进程中。

包含两个部分：应用管理者AppMaster和运行应用进程Process（如MapReduce程序MapTask和ReduceTask任务），如下图所示：

Spark运行在YARN上是有2个模式的， 1个叫 Client模式 一个叫Cluster模式