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YARN-ResourceManager重启

标签(空格分隔): 大数据 YARN [toc] 概览 ResourceManager是资源管理和应用调度的中央枢纽。因此它是YARN集群的故障单点。 本文给出一个ResourceManager重启的概览,以及在重启时保持运行的增强特征同时在down机时对终端用户不可见。 ResourceManager重启特性分为两个阶段: ResourceManager重启阶段1:增强RM使其将应用和尝试的状态以及其他私密信息持久化保存到一个可插拔的状态存储里。RM在重启后从状态存储里重新加载这些信息然后踢掉之前运行的应用。不要求用户重新提交应用。 ResourceManager重启阶段2:在重启时通过从NodeManager和ApplicationMasters的容器请求中读回容器状态来重建ResourceManager的正在运行的状态。与阶段1的关键不同

SparkSQL – 从0到1认识Catalyst(转载)

最近想来,大数据相关技术与传统型数据库技术很多都是相互融合、互相借鉴的。传统型数据库强势在于其久经考验的SQL优化器经验,弱势在于分布式领域的高可用性、容错性、扩展性等,假以时日,让其经过一定的改造,比如引入Paxos、raft等,强化自己在分布式领域的能力,相信一定会在大数据系统中占有一席之地。相反,大数据相关技术优势在于其天生的扩展性、可用性、容错性等,但其SQL优化器经验却基本全部来自于传统型数据库,当然,针对列式存储大数据SQL优化器会有一定的优化策略。 本文主要介绍SparkSQL的优化器系统Catalyst,上文讲到其设计思路基本都来自于传统型数据库,而且和大多数当前的大数据SQL处理引擎设计基本相同(Impala、Presto、Hive(Calcite)等),因此通过本文的学习也可以基本了解所有其他SQL处理引擎的工作原理。 SQL优化器核心执行策略主要分为两个大的方向:基于规则优化(RBO)以及基于代价优化(CBO),基于规则优化是一种经验式、启发式地优化思路,更多地依靠前辈总结出来的优化规则,简单易行且能够覆盖到大部分优化逻辑,但是对于核心优化算子Join却显得有点力...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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