Apache Hadoop YARN的全新版本（英文）

安装时可以选择搭配SQL Search 1.1工具，具体激活步骤请查阅readme.txt。注意事项：在进行激活前，请先断开网络。

OReilly出版的《Hadoop权威指南第四版》PDF文件，包含详细目录和高清版本。

SQLyog10.2是一款优秀的MySQL数据库管理工具，经过破解后，用户可以直接下载解压使用。这款工具简单易用，为数据库管理提供了便利。

这是第二版Oracle实用教程，由郑阿奇主编，提供电子教案（PPT版本）。

本书致力于帮助您快速掌握Oracle工具，以最高效的方式学习和应用Oracle数据库管理技能。

【全新版本商品管理系统】是专为商品贸易领域设计的管理软件，基于Access数据库技术构建，提供全面的商品管理解决方案。该系统免费提供给用户使用，无任何功能限制，帮助企业或个人更有效地进行商品的进销存管理。通过集成化的数据存储和处理，实现了对商品信息的高效管理。操作界面设计直观易用，允许用户轻松添加、修改和删除商品信息。系统记录每一次的进货详情，包括商品数量、进货价格、供应商信息等，帮助用户实时掌握库存动态。在销售管理中，系统支持快速生成销售订单、跟踪订单状态，并自动生成销售报表，为决策提供数据支持。同时具备库存预警功能，可自动提示库存低的商品，避免缺货风险。系统可能还具备统计分析功能，通过销售数据深度挖掘，生成各种统计图表，如销售额分析、畅销商品排行、库存周转率等。支持多用户协同工作，保证信息同步，提高团队协作效率。通过集成化、智能化的商品管理，显著提升了商品贸易行业的运作效率，降低了管理成本。

Apache Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop中的资源管理系统，负责有效管理和调度集群的计算资源。YARN的工作机制在Hadoop 2.x版本中引入，克服早期Hadoop 1.x中MapReduce模型的局限性，特别是单一JobTracker的性能瓶颈。以下是对YARN工作机制的详细解析： 1. 应用程序提交：当需要执行MapReduce作业（例如wc.jar）时，客户端向ResourceManager（RM）请求一个Application。RM作为YARN架构的中心协调者，负责全局资源的分配和管理。 2. 资源路径返回：RM响应客户端请求，返回应用程序所需的资源路径，例如JAR文件和配置文件，客户端将其上传到HDFS（Hadoop分布式文件系统）。 3. 资源提交：客户端将所有必要的资源提交到HDFS，确保集群中所有节点可以访问这些资源。这一步骤保证了执行作业所需的数据可用性。 4. 申请MRAppMaster：提交完成后，客户端通过RM申请运行一个MRAppMaster。MRAppMaster作为MapReduce作业的控制器，负责作业的调度和监控。 5. 任务调度：RM为MRAppMaster分配一个Container，Container是YARN中的资源抽象，包括CPU、内存等。MRAppMaster在分配的Container中启动，并与RM交互，请求Task的执行资源。 6. 任务分配：MRAppMaster根据作业配置，将任务分为多个MapTask和ReduceTask，并将它们放入调度队列。 7-11. MapTask执行：MRAppMaster向RM请求MapTask运行所需的Container。RM选择适当的NodeManager（NM）分配Container，NM负责在本地启动容器并下载作业资源。然后，YARNChild进程在Container中执行MapTask。 12-13. ReduceTask执行：所有MapTask完成后，MRAppMaster向RM请求运行ReduceTask所需的Container。RM再次选择合适的NM分配Container，NM启动容器并下载ReduceTask所需的资源。然后，YARNChild进程在Container中执行ReduceTask。

Hadoop是由Apache软件基金会开发的开源分布式计算框架，处理和存储大规模数据。最新版本Hadoop2.7.3提供了更高效、稳定的数据处理能力，主要由HDFS和MapReduce两大核心组件构成。HDFS将大文件分割存储在多台服务器上，实现高可用性和容错性，适合大数据批处理。MapReduce则通过优化后的YARN支持多种计算框架，如Spark、Tez等。开发者可以从源码包'hadoop-2.7.3-src'深入了解其内部工作原理，进行定制化开发或性能调优。

这是一本包含标准SQL语言参考手册全新CHM版本的资料，内容可靠，适合大家学习使用！