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flink on yarn提交流程？
Flink on YARN提交流程如下：首先，用戶需要將Flink應(yīng)用程序打包成jar包并上傳到HDFS上。
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然后，在YARN上創(chuàng)建一個(gè)應(yīng)用程序并指定相應(yīng)的參數(shù)，如資源、應(yīng)用程序類型和jar包路徑等。
YARN會(huì)在集群上啟動(dòng)相應(yīng)數(shù)量的容器來運(yùn)行Flink應(yīng)用程序。Flink會(huì)通過ResourceManager獲取容器的信息，并在每個(gè)容器上啟動(dòng)TaskManager進(jìn)程。
最后，TaskManager會(huì)加載應(yīng)用程序并執(zhí)行任務(wù)。在任務(wù)完成后，YARN會(huì)自動(dòng)關(guān)閉相應(yīng)的容器。
pyspark擁有幾種啟動(dòng)模式？
本地模式
Spark單機(jī)運(yùn)行，一般用于開發(fā)測(cè)試。
Standalone模式
構(gòu)建一個(gè)由Master+Slave構(gòu)成的Spark集群，Spark運(yùn)行在集群中。
Spark on Yarn模式
Spark客戶端直接連接Yarn。不需要額外構(gòu)建Spark集群。
Spark on Mesos模式
yarn的三種調(diào)度策略配置參數(shù)？
Yarn有三種調(diào)度策略配置參數(shù)，分別是FIFO、Capacity和Fair。FIFO是最簡(jiǎn)單的策略，按照作業(yè)提交的順序進(jìn)行調(diào)度。
Capacity策略根據(jù)集群資源的容量進(jìn)行分配，可以為不同的隊(duì)列設(shè)置不同的資源容量。
Fair策略根據(jù)作業(yè)的需求和歷史資源使用情況進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)度，以實(shí)現(xiàn)公平共享資源的目標(biāo)。這些策略可以根據(jù)集群的需求進(jìn)行配置，以滿足不同的調(diào)度需求。
在YARN中，有三種常見的調(diào)度策略，分別是：
基于資源分配的調(diào)度策略：
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb：表示每個(gè)任務(wù)的最小內(nèi)存大小。
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb：表示每個(gè)任務(wù)的最大內(nèi)存大小。
yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores：表示每個(gè)任務(wù)的最小CPU核數(shù)。
yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores：表示每個(gè)任務(wù)的最大CPU核數(shù)。
基于任務(wù)優(yōu)先級(jí)的調(diào)度策略：
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb：表示每個(gè)任務(wù)的最小內(nèi)存大小。
到此，以上就是小編對(duì)于linux如何啟動(dòng)的問題就介紹到這了，希望這3點(diǎn)解答對(duì)大家有用。
網(wǎng)站名稱：linux中怎么啟動(dòng)yarn集群
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