Hadoop与YARN权威指南

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。

深入了解大数据处理和分析，Hadoop 权威指南提供全面的见解和实践指导。

Hadoop权威指南的中文译本，为您提供全面且深入的Hadoop知识。

这份文档涵盖了 Hadoop 的核心概念、架构以及使用方法。它详细阐述了 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 的工作原理，并深入探讨了 MapReduce 编程模型。通过丰富的示例和案例分析，您可以全面掌握 Hadoop 的各项功能，并将其应用于大规模数据处理和分析。

深入解析Hadoop Yarn：架构与实践 Hadoop Yarn作为Hadoop生态系统中的资源管理核心，负责集群资源的统一管理和调度。其架构主要包含ResourceManager、NodeManager和ApplicationMaster三个核心组件。 ResourceManager (RM): 负责整个集群资源的管理和分配，接收来自各个节点的资源汇报信息，并根据应用程序的请求分配资源。 NodeManager (NM): 负责单个节点上的资源管理和任务执行，定期向RM汇报节点的资源使用情况，并根据RM的指令启动和监控Container。 ApplicationMaster (AM): 负责应用程序的执行，与RM协商资源，并与NM合作执行和监控任务。 Yarn的应用非常广泛，支持多种计算框架，例如MapReduce、Spark、Flink等，为大数据处理提供了高效的资源管理和调度平台。 在使用Yarn时，需要考虑以下几个方面： 资源配置: 根据应用程序的需求，合理配置Yarn的资源参数，例如内存、CPU等。 任务调度: 选择合适的调度策略，例如FIFO、Capacity Scheduler、Fair Scheduler等，以满足不同应用的需求。 监控和管理: 利用Yarn提供的监控工具，实时监控集群和应用程序的运行状态，并进行必要的管理操作。 通过深入理解Yarn的架构和应用，可以更好地利用其强大的资源管理能力，为大数据处理提供高效稳定的运行环境。

深入解析 Hadoop YARN 架构设计与实现原理。

Yarn 及 Hadoop 优化

这本权威指南深入浅出地阐述了Hadoop的核心理念、架构设计以及实际应用，并配有详细的目录索引，方便读者快速查找所需内容。

本书详细介绍了MapReduce技术，深入解析了Hadoop的I/O操作、工作原理及其应用开发，并通过多个案例研究展示了其实际应用。