Spark YARN

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。

针对 Spark on YARN 模式，spark-2.2.0-bin-hadoop2.6.tgz 能够提供必要的支持，实现 Spark 应用在 YARN 集群上的高效运行。

Hadoop® 高级管理一书中，Hadoop 高级管理员 Sam R. Alapati 汇集了权威知识，用于在任何环境中创建、配置、保护、管理和优化生产 Hadoop 集群。 Alapati 汲取其大规模 Hadoop 管理经验，将以行动为导向的建议与对问题和解决方案的精心研究解释相结合。 他涵盖了一系列无与伦比的话题，并提供了一系列无与伦比的现实示例。 Alapati 揭示了复杂的 Hadoop 环境的神秘面纱，帮助您在管理集群时确切地了解幕后发生的事情。在从头开始构建集群和配置高可用性、性能、安全性、加密和其他关键属性时，您将获得前所未有的洞察力。无论您使用什么 Hadoop 发行版或运行什么 Hadoop 应用程序，您在这里学到的高价值管理技能都是必不可少的。

本平台通过Spark on Yarn架构，建立了一个高效的淘宝数据挖掘平台。借助分布式计算和大规模数据处理能力，平台具备快速数据分析、精准推荐和实时用户画像生成等功能。平台的核心模块包括数据预处理、模型训练与优化、以及实时推送服务。### 平台应用1. 推荐系统：基于用户行为分析，智能推荐商品，提升用户黏性。2. 用户画像：通过分析用户的购买记录、浏览历史等，生成详尽的用户画像，助力精准营销。3. 实时数据监控：实时获取数据反馈，进行动态调整，以优化用户体验。平台充分利用了Spark的内存计算特性和Yarn的资源管理优势，有效提升了数据处理效率。

Hadoop YARN（又称另一种资源协调器）是一个通用资源管理系统。它为集群提供统一的资源管理和调度，提高了利用率和资源统一管理能力。

深入解析 Hadoop YARN 架构设计与实现原理。

背景 YARN框架 YARN工作流程 对比分析 YARN功能

Yarn 工作流程图解 这张流程图详细展示了 Yarn 处理应用程序请求的步骤： 客户端提交应用程序： 用户向 Yarn 资源管理器提交应用程序，请求分配资源。 资源管理器接收请求： 资源管理器接收应用程序请求，并为其分配一个 Application Master。 启动 Application Master： 资源管理器在一个节点上启动 Application Master 容器。 Application Master 请求资源： Application Master 向资源管理器申请运行任务所需的资源（容器）。 资源管理器分配资源： 资源管理器根据资源情况和调度策略，为 Application Master 分配资源。 Application Master 启动任务： Application Master 在分配的容器中启动任务。 任务运行： 任务在容器中执行用户代码，并与 Application Master 通信汇报进度和状态。 任务完成： 任务完成后，Application Master 向资源管理器注销，释放资源。

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。

Yarn 及 Hadoop 优化