Hadoop® 高级管理：优化和保护 Spark、YARN 和 HDFS

Yarn 及 Hadoop 优化

提供Hortonworks Hive ODBC和Microsoft Spark ODBC连接驱动，支持32位和64位系统。

Hadoop和Spark是大数据处理领域的两大热门技术。 Hadoop是一个分布式文件系统，可以处理海量数据。Spark是一个分布式计算框架，可以快速处理数据。 Hadoop和Spark可以一起使用，发挥各自的优势。Hadoop可以存储和管理数据，而Spark可以处理数据。这种组合可以提高大数据处理效率。

Spark on Yarn模式部署是将Spark应用程序部署在Yarn集群上的常见方法，这样可以利用Yarn的资源管理和调度功能，从而提升应用程序的性能和可靠性。步骤一：修改主机名，添加主机名到IP地址映射首先，创建三台虚拟机并安装Ubuntu服务器操作系统。编辑/etc/hostname文件，修改虚拟机的主机名，并添加主机名到IP地址映射。完成后，重启虚拟机。步骤二：配置免密码登录配置master免密码登录master、slave1和slave2，以便在后续操作中免密码登录到这些主机。步骤三：安装并配置JDK8下载并安装JDK8，配置Java环境变量。将JDK8复制到/usr/目录并解压缩，编辑/etc/profile文件，添加Java环境变量信息，并执行命令使配置立即生效。步骤四：配置Hadoop下载Hadoop的binary版本，并上传到master主机。在新建的spark-on-yarn目录中，将Hadoop和Spark复制到该目录下，编辑profile文件，添加Hadoop home环境变量信息，并配置Hadoop的环境变量和配置文件。部署优点这种部署方式利用了Yarn的资源管理和调度功能，提高了应用程序的性能和可靠性，同时简化了应用程序的管理和维护工作。结论Spark on Yarn模式部署是一种高效且可靠的Spark应用程序部署方式。

深入解析 Hadoop YARN 架构设计与实现原理。

Hadoop YARN权威指南 本书由默西 (Arun C. Murthy) 撰写，机械工业出版社于2015年3月出版。这本书深入浅出地讲解了Hadoop YARN的核心概念、架构和应用。 本书共242页，内容涵盖YARN的基础知识、资源管理、应用程序生命周期管理等方面，并结合实际案例进行讲解，帮助读者更好地理解和应用YARN。

以原版书籍形式呈现Hadoop技术内幕，深入解析Hadoop Common和HDFS架构设计与实现原理。该版本为非扫描版，兼容Kindle阅读器，也可转换为epub格式，使用iBooks打开。

在优化Oracle和OWI性能时，采用高级技巧可以显著提升系统效率和响应速度。这些技巧不仅限于调整配置，还包括性能监控和调整，以确保系统运行在最佳状态。

以 HDFS 为基石，构建海量文本数据存储平台，ElasticSearch 提供高效检索与分析能力，Spark 负责大规模数据处理，TensorFlow 赋予深度学习模型构建能力，共同搭建强大的文本分析中台。