本篇将对Yarn调度器中的资源抢占方式进行探究。分析当集群资源不足时，占用量资源少的队列，是如何从其他队列中抢夺资源的。我们将深入源码，一步步分析抢夺资源的具体逻辑。一、简介在资源调度器中，以CapacityScheduler为例（Fair类似），每个队列可设置一个最小资源量和最大资源量。其中，最小资源量是资源紧缺情况下每个队列需保证的资源量，而最大资源量则是极端情况下队列也不能超过的资源使用量。资源抢占发生的原因，是为了提高资源利用率，资源调度器（包括CapacityScheduler和FairScheduler）会将负载较轻的队列的资源暂时分配给负载重的队列。仅当负载较轻队列突然收到新提交
本小节介绍应用程序的ApplicationMaster在NodeManager成功启动并向ResourceManager注册后，向ResourceManager请求资源（Container）到获取到资源的整个过程，以及ResourceManager内部涉及的主要工作流程。一、整体流程整个过程可看做以下两个阶段的送代循环：阶段1ApplicationMaster汇报资源需求并领取已经分配到的资源；阶段2NodeManager向ResourceManager汇报各个Container运行状态，如果ResourceManager发现它上面有空闲的资源，则进行一次资源分配，并将分配的资源保存到对应的应
本小节介绍应用程序的ApplicationMaster在NodeManager成功启动并向ResourceManager注册后，向ResourceManager请求资源（Container）到获取到资源的整个过程，以及ResourceManager内部涉及的主要工作流程。一、整体流程整个过程可看做以下两个阶段的送代循环：阶段1ApplicationMaster汇报资源需求并领取已经分配到的资源；阶段2NodeManager向ResourceManager汇报各个Container运行状态，如果ResourceManager发现它上面有空闲的资源，则进行一次资源分配，并将分配的资源保存到对应的应
本节开始，将对ResourceManager中一些常见行为进行分析探究，看某些具体关键的行为，在RM中是如何流转的。本节将深入源码探究「启动ApplicationMaster」的具体流程。一、整体流程本小节介绍从应用程序提交到启动ApplicationMaster的整个过程，期间涉及Client、RMService、RMAppManager、RMApplmpl、RMAppAttemptImpl、RMNode、ResourceScheduler等几个主要组件。当客户端调用RPC函数ApplicationClientProtocol#submitApplication后，ResourceManag
本节开始，将对ResourceManager中一些常见行为进行分析探究，看某些具体关键的行为，在RM中是如何流转的。本节将深入源码探究「启动ApplicationMaster」的具体流程。一、整体流程本小节介绍从应用程序提交到启动ApplicationMaster的整个过程，期间涉及Client、RMService、RMAppManager、RMApplmpl、RMAppAttemptImpl、RMNode、ResourceScheduler等几个主要组件。当客户端调用RPC函数ApplicationClientProtocol#submitApplication后，ResourceManag
写在前面不再推荐使用yarn3,推荐使用pnpm作为项目包管理器,简单不折腾https://pnpm.io/zh/安装过程当前工作区内的文件如下首先当然是安装yarn,此命令可在任何地方执行npminstall-gyarn查看版本,会发现版本并不是3.因为版本1是经典版升级yarn,此命令在你的工作区根目录运行注意:这个升级操作不会影响你的其他项目yarnsetversionberry再次查看版本后你还会发现工作区内多了一个文件和一个目录切换淘宝源在.yarnrc.yml内添加这一行npmRegistryServer:'https://registry.npm.taobao.org'执行yar
写在前面不再推荐使用yarn3,推荐使用pnpm作为项目包管理器,简单不折腾https://pnpm.io/zh/安装过程当前工作区内的文件如下首先当然是安装yarn,此命令可在任何地方执行npminstall-gyarn查看版本,会发现版本并不是3.因为版本1是经典版升级yarn,此命令在你的工作区根目录运行注意:这个升级操作不会影响你的其他项目yarnsetversionberry再次查看版本后你还会发现工作区内多了一个文件和一个目录切换淘宝源在.yarnrc.yml内添加这一行npmRegistryServer:'https://registry.npm.taobao.org'执行yar
了解Yarn基础库是后面阅读Yarn源码的基础，本节对Yarn基础库做总体的介绍。并对其中使用的第三方库ProtocolBuffers和Avro是什么、怎么用做简要的介绍。一、主要使用的库ProtocolBuffers：是Google开源的序列化库，具有平台无关、高性能、兼容性好等优点。YARN将其用到了RPC通信中，默认情况下，YARNRPC中所有参数采用ProtocolBuffers进行序列化/反序列化。ApacheAvro：是Hadoop生态系统中的RPC框架，具有平台无关、支持动态模式(无需编译)等优点，Avro的最初设计动机是解决YARNRPC兼容性和扩展性差等问题。RPC库：YAR
了解Yarn基础库是后面阅读Yarn源码的基础，本节对Yarn基础库做总体的介绍。并对其中使用的第三方库ProtocolBuffers和Avro是什么、怎么用做简要的介绍。一、主要使用的库ProtocolBuffers：是Google开源的序列化库，具有平台无关、高性能、兼容性好等优点。YARN将其用到了RPC通信中，默认情况下，YARNRPC中所有参数采用ProtocolBuffers进行序列化/反序列化。ApacheAvro：是Hadoop生态系统中的RPC框架，具有平台无关、支持动态模式(无需编译)等优点，Avro的最初设计动机是解决YARNRPC兼容性和扩展性差等问题。RPC库：YAR
本文将介绍如何使用idea搭建Hadoop源码阅读环境。（默认已安装好Java、Maven环境）一、搭建源码阅读环境一）idea导入hadoop工程从github上拉取代码。https://github.com/apache/hadoop可以选择对应的分支#如拉取2.8.5分支gitclone-bbranch-2.8.5git@github.com:apache/hadoop.git在idea中点击File-Open选择对应的文件夹目录，进行导入。之后会进入漫长的程序加载过程（看机器配置和网速，可能几十分钟到几小时不等）。二）配置注释环境为了更方便的在阅读源码过程中记笔记，可在源码基础上创建新
