Spark On Yarn：从0.6.0版本其，就可以在在Yarn上运行Spark
通过Yarn进行统一的资源管理和调度
进而可以实现不止Spark，多种处理框架并存工作的场景部署Spark On Yarn的方式其实和Standalone是差不多的，区别就是需要在spark-env.sh中添加一些yarn的环境配置，在提交作业的时候会根据这些配置加载yarn的信息，然后将作业提交到yarn上进行...
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2015-05-30 09:25:08
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前言：Hadoop 2.0之后，原先的MapReduce不在是简单的离线批处理MR任务的框架，升级为MapReduceV2（Yarn）版本，也就是把资源调度和任务分发两块分离开来。而在最新的CDH版本中，同时集成了MapReduceV1和MapReduceV2（Yarn）两个版本，如果集群中需要使用Yarn做统一的资源调度，建议使用Yarn。
CDH对Yarn的部分参数做了少了修改，并且添加了相...
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2015-05-29 23:18:43
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CDH集群中YARN的参数配置前言：Hadoop 2.0之后，原先的MapReduce不在是简单的离线批处理MR任务的框架，升级为MapReduceV2（Yarn）版本，也就是把资源调度和任务分发两块分离开来。而在最新的CDH版本中，同时集成了MapReduceV1和MapReduceV2（Yarn...
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2015-05-29 19:47:51
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CDH集群中YARN的参数配置 前言：Hadoop 2.0之后，原先的MapReduce不在是简单的离线批处理MR任务的框架，升级为MapReduceV2（Yarn）版本，也就是把资源调度和任务分发两块分离开来。而在最新的CDH版本中，同时集成...
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2015-05-29 18:38:55
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CDH集群中YARN的参数配置前言：Hadoop2.0之后，原先的MapReduce不在是简单的离线批处理MR任务的框架，升级为MapReduceV2（Yarn）版本，也就是把资源调度和任务分发两块分离开来。而在最新的CDH版本中，同时集成了MapReduceV1和MapReduceV2（Yarn）两个版本，如果集群中需要使用..
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2015-05-29 18:21:09
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当RM(ResourcesManager)和NM(NodeManager)陆续将所有模块服务启动，最后启动是NodeStatusUpdater，NodeStatusUpdater将用Hadoop RPC远程调用ResourcesTrackerService中的函数，进行资源是初始化等操作，为将要运行...
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2015-05-28 15:45:04
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当RM(ResourcesManager)和NM(NodeManager)陆续将所有模块服务启动，最后启动是NodeStatusUpdater，NodeStatusUpdater将用Hadoop RPC远程调用ResourcesTrackerService中的函数，进行资源是初始化等操作，为将要运行...
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2015-05-28 14:27:38
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当RM(ResourcesManager)和NM(NodeManager)陆续将所有模块服务启动，最后启动是NodeStatusUpdater，NodeStatusUpdater将用HadoopRPC远程调用ResourcesTrackerService中的函数，进行资源是初始化等操作，为将要运行的Job做好准备。以下主要分析在Job提交之前RM与NM在心跳的驱动下..
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2015-05-28 14:17:48
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当RM(ResourcesManager)和NM(NodeManager)陆续将所有模块服务启动，最后启动是NodeStatusUpdater，NodeStatusUpdater将用Hadoop
RPC远程调用ResourcesTrackerService中的函数，进行资源是初始化等操作，为将要运行的Job做好准备。以下主要分析在Job提交之前 RM与NM在心跳的驱动下操作。
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2015-05-28 14:15:46
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Apache Hadoop项目的目前版本（2.0版）含有以下模块：Hadoop通用模块：支持其他Hadoop模块的通用工具集。Hadoop分布式文件系统（HDFS）：支持对应用数据高吞吐量访问的分布式文件系统。Hadoop YARN：用于作业调度和集群资源管理的框架。Hadoop MapReduce...
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2015-05-26 15:59:35
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