Hadoop YARN学习之重要术语总结（6）-低调大师

Hadoop YARN学习之重要术语总结（6）

2016-01-20 749

Hadoop YARN学习之重要术语总结（6）
- SLA服务等级
- RM(ResourceManager)
- AM(ApplicationMaster)
- NM(NodeMaster)
- MPI(Message Passing Interface)
- FIFO(First In First Out)
- ACL访问控制列表
- CLC(Container Launch Context)：CLC发给ResourceManager，提供了资源需求（内存/CPU）、作业文件、安全令牌以及在节点上启动ApplicationMaster需要的其他信息。

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Hadoop YARN学习监控JVM和实时监控Ganglia、Ambari（5）

Hadoop YARN学习监控JVM和实时监控Ganglia、Ambari（5） 1.0 监控ResourceManager进程Java虚拟机中堆空间的特定部分。 jstat工具，在JDK的bin目录，可以显示大量JVM统计信息。 1.1 JVM分析一个Java虚拟机(JVM)进程被分为3个区（代），具体分为年轻代(young generation)、年老代(tenured generation)和持久代(permanent generation) 年轻代被分为三个子区域：Eden（区），第一Survivor区和第二Survivor区。当一个对象被JVM创建时，它首先在Eden区创建，然后被移到第一Survivor区，然后再被移到第二Survivor区，最后被移到年老区。 2. Ganglia监控系统可以为集群提供实时监控视图。 Ganglia监控程序名为gmond，必须按照在所有你想要监控的服务器上，在主监控节点上，需要安装必要的安装包。 3. Apache Ambari集中式的管理一个Hadoop集群，使用Ambari，管理员可以配置集群的服务，监控服务节点的状态，利用服务的监控...

2016-01-21

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《深入理解Spark：核心思想与源码分析》一书前言的内容请看链接《深入理解SPARK：核心思想与源码分析》一书正式出版上市《深入理解Spark：核心思想与源码分析》一书第一章的内容请看链接《第1章环境准备》本文主要展示本书的第2章内容：第2章设计理念与基本架构 “若夫乘天地之正，而御六气之辩，以游无穷者，彼且恶乎待哉？” ——《庄子·逍遥游》本章导读：上一章，介绍了Spark环境的搭建，为方便读者学习Spark做好准备。本章首先从Spark产生的背景开始，介绍Spark的主要特点、基本概念、版本变迁。然后简要说明Spark的主要模块和编程模型。最后从Spark的设计理念和基本架构入手，使读者能够对Spark有宏观的认识，为之后的内容做一些准备工作。 Spark是一个通用的并行计算框架，由加州伯克利大学（UCBerkeley）的AMP实验室开发于2009年，并于2010年开源。2013年成长为Apache旗下为大数据领域最活跃的开源项目之一。Spark也是基于map reduce 算法模式实现的分布式计算框架，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点，并且解决...

2016-01-22

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