背景 yarn默认使用的是最简单的FIFO调度器,即一个default队列,所有用户共享,分配资源也是先到先得,没有优先级之分.有时一两个任务就把资源全占了,其他任务吃不到资源造成饥饿,显然这样的资源分配是不合理的(在当今社会主义之中,我们要共同富裕啊).yarn还有两种资源调度器,capacity schedule和fair schedule,本文主要研究下capacity schedule. 什么是capacity schedule Capacity Schedule调度器以队列为单位划分资

关于Scheduler YARN有四种调度机制:Fair Schedule,Capacity Schedule,FIFO以及Priority: 其中Fair Scheduler是资源池机制,进入到里面的应用是共享pool里面的资源:只有当资源配比发生紧张的时候,才会根据权重来进行调整: Capacity则是基于队列的,每个队列都会被分配资源比例,这种资源比例是固定:所以没有资源共享的概念 MapR,cloudera都是默认采用Fair Scheduler,Ambari(Hortonwork)默认

在vector中与size()和capacity() 相对应的有两个函数: resize(size_type)和reserve(size_type). Size指目前容器中实际有多少元素,对应的resize(size_type)会在容器尾添加或删除一些元素,来调整容器中实际的内容,使容器达到指定的大小. Capacity指最少要多少元素才会使其容量重新分配,对应reserve(size_type new_size)会这置这个capacity值,使它不小于所指定的new_size. 所以用rese

Java基础常见英语词汇(共70个) ['ɔbdʒekt] ['ɔ:rientid]导向的                             ['prəʊɡræmɪŋ]编程 OO: object-oriented ,面向对象 OOP: object-oriented programming,面向对象编程 [dɪ'veləpmənt][kɪt]工具箱                              ['vɜːtjʊəl]虚拟的 JDK:Java development kit, j

YARN学习总结 前言 YARN(Yet Another Resource Manage,另一种资源协调者)是hadoop-0.23版本引入的的一个新的特性,可以说它是对原有Hadoop Mapreduce(Hadoop 1.0)架构的一种里程碑式的改革.它在整个Hadoop生态体系中负责资源管理和作业调度,支持各类分布式应用程序的执行. 本文档的大部分内容参考于Apache Hadoop 2.7.2--YARN官方网站,是对网站内容的翻译加上本人自己的理解,有些内容可能会因为本人的知识水平和英

Scrapy是用纯Python实现一个为了爬取网站数据.提取结构性数据而编写的应用框架,用途非常广泛. 框架的力量,用户只需要定制开发几个模块就可以轻松的实现一个爬虫,用来抓取网页内容以及各种图片,非常之方便. Scrapy 使用了 Twisted异步网络框架来处理网络通讯,可以加快我们的下载速度,不用自己去实现异步框架,并且包含了各种中间件接口,可以灵活的完成各种需求. scrapy流程图 旧版 新版 组件及调用流程(数据流) Scrapy Engine(引擎): 负责Spider.ItemP

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资源管理与调度系统-YARN的资源调度器 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 资源调度器是Hadoop YARN中最核心的组件之一,它是ResourceManager中的一个插拔式服务组件,负责整个集群资源的管理和分配. Hadoop最初是为了批处理作业而设计的,当时(MRv1)仅提供了一种简单的FIFO(First In First Out)调度机制分配任务.但随着Hadoop的普及,单个Hadoop集群中的用户量和应用程序种类不断增加,适用于批处理场景的FIFO

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淘宝搜索离线dump集群(hadoop&hbase)2013进行了几次重大升级,本文中将这些升级的详细过程.升级中所遇到的问题以及这些问题的解决方案分享给大家.至此,淘宝主搜索离线集群完全进入Hadoop 2.0时代. 搜索离线dump集群(hadoop&hbase)2013进行了几次重大升级: 2013-04 第一阶段,主要是升级hdfs为2.0版本,mapreduce仍旧是1.0;同时hbase也进行了一次重大升级(0.94.5版本),hive升级到0.9.0: 2013-09,201

爬虫:(在这里不用配置start_url,直接可以取redis里面取start_url,可以多个) from scrapy_redis.spiders import RedisSpider # class ChoutiSpider(scrapy.Spider): class ChoutiSpider(RedisSpider): name = 'baidu'##在这里设置了这个name,那么在redispider里面就可以按照这个key来找到里面对应的值(开始url,可能多个), #key的格式是

scrapy-redis分布式爬虫 分布式需要解决的问题 request队列集中管理 去重集中管理 存储管理   使用scrapy-redis实现分布式爬虫 github开源项目: https://github.com/rmax/scrapy-redis   相关依赖模块下载 pip isntall redis pip install scrapy 使用 配置settings SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler" DUPEFILT

先看scrapy-redis源码 class RedisMixin(object): """Mixin class to implement reading urls from a redis queue.""" redis_key = None redis_batch_size = None redis_encoding = None # Redis client placeholder. server = None def start_req

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原文链接 前言 分析这个项目的源码原因是需要有去重过滤,增量爬取两个功能,而scrapy-redis项目已经帮我们实现了,想看看他是怎么实现的.这里只贴出部分主要代码,查看时请打开源码对照,笔记有点长,建议看的童鞋按部分看.这是第一次分析源码,限于个人水平,如有错误恳请指正,谢谢! 地址:https://github.com/rmax/scrapy-redis/tree/master/src/scrapy_redis tips: 源码涉及scrapy的方法,不知道的在文档里搜一下就知道它的作用了

Ranger-Yarn插件ranger-0.6.0-yarn-plugin安装到Yarn的所有ResourceManager节点, 其他的NodeManager节点不需要安装. 登陆hdfs安装的用户,garrison/zdh1234(用户组hadoop),获取安装包解压安装 scp /home/backup/ranger/ranger-0.6.0-yarn-plugin.tar.gz . tar –zxvf ranger-0.6.0-yarn-plugin.tar.gz vi install.