一、前言因为最近练习Vue3项目的时候，发现Chrome浏览器的devtools插件不起作用了，这才想起当前安装的devtools是5版本的，而Vue3项目需要6版本才支持。二、安装1.在Github上搜索devtools项目，直达车2.找到devtools项目tags的6.0版本以上的的beta版本，下载到本地3.解压后，用编辑器打开，因为这个项目是用yarn管理的，而我本地没有安装yarn，因此需要安装yarn工具,如果不了解yarn的推荐看这里npminstall-gyarn4.执行yarninstall下载项目依赖，这里如果不成功的话，推荐使用淘宝镜像5.执行yarnrunbuild打
一、背景二、概述三、下线流程与原理1.读取待下线节点列表2.判断节点下线模式3.设置超时时间4.RMNode处理下线事件5.监控节点的状态、下线节点四、相关的Yarn集群配置 一、背景 接手部门Hadoop和Flink集群半年了，一直忙着上云的事儿，很少有时间去琢磨运维的事儿。上完云之后，老板着重强调要稳定，尤其是Flink集群，稳定性是实时任务最重要的指标。因为我们是FlinkonYarn的模式，Yarn的节点上线和下线其实就是两行命令的事儿，但是Flink集群就不能这么做了。 我们的机器配置比较高，一台机器上可能跑着上百个Flink任务的Taskmanager或JobManager
一、背景二、概述三、下线流程与原理1.读取待下线节点列表2.判断节点下线模式3.设置超时时间4.RMNode处理下线事件5.监控节点的状态、下线节点四、相关的Yarn集群配置 一、背景 接手部门Hadoop和Flink集群半年了，一直忙着上云的事儿，很少有时间去琢磨运维的事儿。上完云之后，老板着重强调要稳定，尤其是Flink集群，稳定性是实时任务最重要的指标。因为我们是FlinkonYarn的模式，Yarn的节点上线和下线其实就是两行命令的事儿，但是Flink集群就不能这么做了。 我们的机器配置比较高，一台机器上可能跑着上百个Flink任务的Taskmanager或JobManager
资源调度器是YARN中最核心的组件之一，它是ResourceManager中的一个插拔式服务组件，负责整个集群资源的管理和分配。Yarn默认提供了三种可用资源调度器，分别是FIFO(FirstInFirstOut)、Yahoo!的CapacityScheduler和Facebook的FairScheduler。本节会重点介绍资源调度器的基本框架，在之后文章中详细介绍CapacityScheduler和FairScheduler。一、基本架构资源调度器是最核心的组件之一，并且在Yarn中是可插拔的，Yarn中定义了一套接口规范，以方便用户实现自己的调度器，同时Yarn中自带了FIFO，Capac
资源调度器是YARN中最核心的组件之一，它是ResourceManager中的一个插拔式服务组件，负责整个集群资源的管理和分配。Yarn默认提供了三种可用资源调度器，分别是FIFO(FirstInFirstOut)、Yahoo!的CapacityScheduler和Facebook的FairScheduler。本节会重点介绍资源调度器的基本框架，在之后文章中详细介绍CapacityScheduler和FairScheduler。一、基本架构资源调度器是最核心的组件之一，并且在Yarn中是可插拔的，Yarn中定义了一套接口规范，以方便用户实现自己的调度器，同时Yarn中自带了FIFO，Capac
YARN简介一、YARN是什么YARN不是facebook的那个yarn，它从Hadoop2引入，最初目的是改善MapReduce的实现，但是因为具备足够通用性，同样也可以支持其他的分布式计算模式。YARN全称是YetAnotherResourceNegotiator，翻译过来是另一种资源协调者，名字听起来有点奇怪，但是不难看出它的用途是管理和调度Hadoop中的资源，具体来说是计算资源。YARN和DHFS一样也是主从架构，它有两种服务，分为resourcemanager和nodemanager。resourcemanager负责管理nodemanager和applicationmaster进
YARN简介一、YARN是什么YARN不是facebook的那个yarn，它从Hadoop2引入，最初目的是改善MapReduce的实现，但是因为具备足够通用性，同样也可以支持其他的分布式计算模式。YARN全称是YetAnotherResourceNegotiator，翻译过来是另一种资源协调者，名字听起来有点奇怪，但是不难看出它的用途是管理和调度Hadoop中的资源，具体来说是计算资源。YARN和DHFS一样也是主从架构，它有两种服务，分为resourcemanager和nodemanager。resourcemanager负责管理nodemanager和applicationmaster进
目录一、Hadoop概述二、HDFS详解1）HDFS概述HDFS的设计特点2）HDFS组成1、Client2、NameNode（NN）3、DataNode（DN）4、SecondaryNameNode（2NN）3）HDFS具体工作原理1、两个核心的数据结构:Fslmage和EditLog2、工作流程3、HDFS读文件流程4、HDFS文件写入流程三、Yarn详解1）Yarn概述2）YARN架构组件1、ResourceManager(RM)2、ApplicationMaster(AM)3、NodeManager(NM)4、Container3）YARN运行流程4）YARN三种资源调度器1、FIFO
目录一、Hadoop概述二、HDFS详解1）HDFS概述HDFS的设计特点2）HDFS组成1、Client2、NameNode（NN）3、DataNode（DN）4、SecondaryNameNode（2NN）3）HDFS具体工作原理1、两个核心的数据结构:Fslmage和EditLog2、工作流程3、HDFS读文件流程4、HDFS文件写入流程三、Yarn详解1）Yarn概述2）YARN架构组件1、ResourceManager(RM)2、ApplicationMaster(AM)3、NodeManager(NM)4、Container3）YARN运行流程4）YARN三种资源调度器1、FIFO
本篇文章将深入介绍Yarn三种调度器。Yarn本身作为资源管理和调度服务，其中的资源调度模块更是重中之重。下面将介绍Yarn中实现的调度器功能，以及内部执行逻辑。一、简介Yarn最主要的功能就是资源管理与分配。本篇文章将对资源分配中最核心的组件调度器（Scheduler）进行介绍。调度器最理想的目标是有资源请求时，立即满足。然而由于物理资源是有限的，就会存在资源如何分配的问题。针对不同资源需求量、不同优先级、不同资源类型等，很难找到一个完美的策略可以解决所有的应用场景。因此，Yarn提供了多种调度器和可配置的策略供我们选择。Yarn资源调度器均实现ResourceScheduler接口，是一个
