好的，各位亲爱的程序员们，大家好！我是你们的老朋友，人称“代码老顽童”的编程专家。今天，咱们要聊一个在Hadoop世界里举足轻重的话题：YARN ResourceManager 的高可用（HA）方案！🚀🚀🚀 想象一下，你辛辛苦苦搭建了一个庞大的Hadoop集群，跑着各种重要的计算任务，突然，ResourceManager 这位“总调度”罢工了！整个集群瞬间瘫痪，所有的计算任务都得等着它重新上线。这感觉，就像你精心准备了一桌满汉全席，正准备大快朵颐，结果发现筷子断了！😱😱😱 所以说，ResourceManager 的稳定性至关重要，而高可用（HA）方案就是保证它稳定运行的“定海神针”。今天，咱们就来深入探讨一下这个话题，让你的Hadoop集群从此告别“宕机焦虑症”！ 一、ResourceManager：集群的“大脑” 在深入HA方案之前，我们先来简单回顾一下 ResourceManager 在 YARN 中的角色。你可以把 ResourceManager 想象成一个庞大的公司里的 CEO，负责整个公司的资源分配和任务调度。具体来说，它的主要职责包括： 资源管理： 负责整个集群的资源管理， …
YARN ResourceManager 调度器：Capacity Scheduler 与 Fair Scheduler 对比
YARN ResourceManager 调度器：Capacity Scheduler 与 Fair Scheduler 的一场“公平”较量 (ง •̀_•́)ง 各位观众老爷，大家好！我是你们的老朋友，江湖人称“代码界的段子手”的程序猿老张。今天，咱们不聊风花雪月，也不谈诗词歌赋，来聊聊大数据领域里一个非常重要的组件——YARN ResourceManager 的调度器。 大家都知道，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 生态系统中负责资源管理的“大管家”。而 ResourceManager 就像 YARN 的大脑，负责整个集群资源的分配和调度。大脑好不好用，直接决定了整个集群的效率高不高。 ResourceManager 的核心组件之一就是调度器（Scheduler）。调度器就像一个“交通警察”，负责协调各个应用程序对集群资源的请求，避免出现资源争抢和浪费，保证集群高效稳定运行。 目前，YARN 提供了多种调度器，其中最常用的就是 Capacity Scheduler 和 Fair Scheduler。今天，咱们就来一场“公平” …
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