目录4.1使用下面的命令，解压Spark安装包到用户根目录：4.2配置Hadoop环境变量4.2.1在Yarn上运行Spark需要配置HADOOP_CONF_DIR、YARN_CONF_DIR和HDFS_CONF_DIR环境变量4.2.1.1命令：4.2.1.2在文件末尾添加如下内容；保存、退出4.2.1.3重新编译文件，使环境变量生效4.3验证Spark安装4.3.1修改\${HADOOP_HOME}/etc/Hadoop/yarn-site.xml；4.3.2添加两个property4.4重启hadoop集群（使配置生效）4.5进入Spark安装主目录4.5.1执行下面的命令（注意这是1行

本节开始将对Yarn中的NodeManager服务进行剖析。NodeManager需要在每个计算节点上运行，与ResourceManager和ApplicationMaster进行交互。管理节点的计算资源以及调度容器。后续将对NM的功能职责、状态机、容器生命周期和资源隔离等方面进行讲解。本篇将从整体上对NM进行介绍。一、NodeManager基本职能在Hadoop集群中，每个计算节点都需要有一个管理服务，其就是NodeManager（NM）。它负责与ResourceManager保持通信，管理Container的生命周期，监控每个Container的资源使用情况，追踪节点健康状况，管理日志等。

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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

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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