Flink系列文章1、Flink1.12.7或1.13.5详细介绍及本地安装部署、验证2、Flink1.13.5二种部署方式(Standalone、StandaloneHA)、四种提交任务方式（前两种及session和per-job）验证详细步骤3、flink重要概念（api分层、角色、执行流程、执行图和编程模型）及dataset、datastream详细示例入门和提交任务至onyarn运行4、介绍Flink的流批一体、transformations的18种算子详细介绍、Flink与Kafka的source、sink介绍5、Flink的source、transformations、sink的详
一、安装完yarn后，在vscode中运行yarn报错问题yarn:无法加载文件C:\ProgramFiles\nodejs\yarn.ps1，因为在此系统上禁止运行脚本。在cmd中运行yarn是可以成功的二、错误原因PowerShell执行策略，默认设置为Restricted不加载配置文件或运行脚本。需变更设置为RemoteSigned，（简言之：因为电脑系统阻止了这个脚本的运行，对这个脚本不信任，所以我们要更改系统的权限）三、解决方法1、在开始菜单找到PowerShell，右键“以管理员身份运行”2、输入set-ExecutionPolicyRemoteSigned命令，更改PowerSh
在使用webStram生成vue项目启动时遇到以下错误，说明这个错误的频率应该是蛮高的，所以写篇文章做个记录。Error:Theprojectseemstorequireyarnbutit'snotinstalled.这句话翻译过来就是错误：这个项目似乎需要yarn但是没有被安装解决方案也很简单删除yarn.lock文件运行npminstall-gyarn命令安装yarn问题解决其实通过上述的错误提示已经可以猜测以下原因了，有原因去解决就可以解决后在项目可通过以下任意一种方式运行shift+F10点击运行npmserve在终端运行vue-cli-serviceserve在终端运行yarnser
作者：禅与计算机程序设计艺术Yarn是Hadoop的官方子项目之一，它是一个包管理器，可以用来安装、共享、发布Hadoop组件（如MapReduce、Spark、Pig）。通常情况下，用户通过Yarn可以直接提交作业到集群上执行，但也存在安全风险。由于Yarn没有提供任何身份认证机制，所以任意一个可信任的用户都可以向其提交任务。因此，Yarn需要做好集群资源的隔离和授权工作，确保集群资源只能被受信任的应用方访问，且只有授权的用户才能提交任务。本文从以下几个方面阐述Yarn仓库的安全性保障措施：隔离性：限制对其他租户的资源访问权限。可审计性：记录所有Yarn操作及相关信息，方便管理员进行审计、监
YarnYARN被设计用以解决以往架构的需求和缺陷的资源管理和调度软件。ApacheHadoopYARN（YetAnotherResourceNegotiator，另一种资源协调者）是一种新的Hadoop资源管理器，它是一个通用资源管理系统和调度平台，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。资源管理系统:集群的硬件资源,和程序运行相关,比如内存,CPU等调度平台:多个程序同时申请计算资源如何分配，调度的规则（算法）。通用∶不仅仅支持MapReduce程序，理论上支持各种计算程序。YARN不关心你干什么，只关心你要资源，在有的情况
问题描述当安装yarn时，容易出现以下问题使用以下命令安装yarn时npminstallyarn-g会出现以下错误：发现原因是因为没有用户权限，解决方法是在命令前添加sudosudonpminstallyarn-g输入上述命令后，再输入密码即可此时发现输入yarn-v，输出的是“zsh:commandnotfound:yarn”，说明yarn还是没有安装成功；于是改为使用brew安装，输入“brewinstallyarn”但又报了以下错误：解决方案：参照大佬教程https://blog.csdn.net/qq_38652871/article/details/125353108curl-o--
Spark支持以下三种部署模式Client模式：在Client模式下，驱动程序运行在提交应用程序的客户端上。应用程序使用集群中的资源来执行任务。这种模式适用于开发和调试应用程序，因为它允许开发人员与驱动程序交互并查看应用程序的输出。Cluster模式：在Cluster模式下，驱动程序运行在集群上的某个节点上。应用程序使用集群中的资源来执行任务。这种模式适用于生产环境，因为它可以更好地利用集群中的资源。Local模式：在Local模式下，应用程序运行在单个计算机上。这种模式适用于开发和测试应用程序，因为它可以在没有集群的情况下运行应用程序。使用deploy-mode选项可以指定要使用的部署模式。
今天把之前做过的vue项目拷贝到新电脑上，运行启动命令后发现报了如下错误： 我查了一下资料，我是这么解决的：是因为项目中存在：yarn.lock文件，先把这个文件删除掉。把这个文件删除后，执行如下命令：npminstall-gyarn 下载完成后重新启动文件。有的时候遇到安装依赖装不上的问题，可以执行这个命令：npmi--force强制安装依赖。
hiveonspark时，executor和driver的内存设置，yarn的资源设置。在使用HiveonSpark时，需要进行以下三个方面的内存和资源设置：Executor的内存设置在使用HiveonSpark时，需要根据数据量和任务复杂度等因素，合理地设置每个Executor的内存大小。通常情况下，每个Executor需要留一部分内存给操作系统和其他进程使用，同时为了避免过度调度，每个Executor的内存大小不应过小。一般而言，每个Executor的内存大小需要在4GB到8GB之间。可以通过设置以下参数来设置每个Executor的内存大小： spark.executor.memoryD
前言我们知道，Hadoop常见的三种调度器：FIFO调度器（几乎不用，因为它是先来先服务）、容量调度器（ApacheHadoop默认的调度器）、公平调度器（CDH默认调度器）。其中，容量调度器和公平调度器都是支持多任务队列的，但是我们如果不去指定，它默认把任务都放到一个默认的队列（‘default’队列）当中去，如果提交的任务比较多，那么并发度肯定很低，毕竟每个队列都是一个FIFO队列。这就需要我们创建多个队列。怎么创建队列默认：调度器默认就1个default队列，不能满足生产要求（所有任务都在一个队列中，相当于在一个FIFO队列，并发度极低）。按照框架：mr/ hive/spark/flin
