Heartbeat 是一个基于Linux开源的高可用集群系统。主要包括心跳服务和资源接管两个高可用集群组件。心跳监测服务可以通过网络链路和串口进行，而且支持冗余链路， 它们之间相互发送报文来告诉对方自己当前的状态，如果在指定的时间内未收到对方发送的报文，那么就认为对方失效，这时需启动资源接管模块来接管运行在对方主机上的资源或者服务。本文简要描述了heartbeat v2集群架构组件及其相关概念，供大家参考。 一、高可用集群的特点 高可用服务 通常使用集群方式实现，这也是集群的最大作用和体现。 其终极目
最初，Hadoop主要限于范例MapReduce，其中资源管理由JobTracker和TaskTacker完成。JobTracker将MapReduce任务传播到集群中的特定节点，理想情况下是具有数据的节点，或者至少位于同一机架中。TaskTracker是集群中从JobTracker接受任务（Map，Reduce和Shuffle操作）的节点。由于Hadoop已经超越了MapReudce（例如HBase，Storm等），Hadoop现在在架构上将资源管理功能与MapReduce的编程模型分离，这使Hadoop集群更通用。新的资源管理器称为MapReduce 2.0（MRv2）或YARN。现在MapReduce是在YARN容器中运行的一种应用程序，其他类型的应用程序可以一般地写在YARN上运行。
云计算、大数据经常意味着需要调动数据中心大量的资源，如何能够快速的匹配合适资源，需要一个聪明的“大脑”。数据平台部的TDW，是腾讯自主研发，支持百PB级的数据存储和计算，提供海量、高效、稳定的大数据平台支撑和决策支持，成为腾讯大数据处理的核心平台。更大规模的集群，更多新的分布式编程框架，更多不同的业务场景，都给这个大脑提出了挑战。 同时，我们也在思考一个并非只为TDW服务的通用资源管理系统。这些价值正是Google Borg十余年来作为secret weapon提供的强大能力，也是Mesos、Corona、
Flink在资源管理上可以分为两层：集群资源和自身资源。集群资源支持主流的资源管理系统，如yarn、mesos、k8s等，也支持独立启动的standalone集群。自身资源涉及到每个子task的资源使用，由Flink自身维护。
关于资源管理业界主要框架，大家可以看我前面的文章。资源管理框架（mesos/YARN/coraca/Torca/Omega)选型分析。业界当前最典型的就是YARN和MESOS，各自有支持者。 YARN和MESOS基本原理和框架类似，都是二层调度的思路，将集群的资源统一拿出来单独管理，在框架的本身上在构建应用，应用负责任务的创建，调度，框架本身负责资源的分配。可以说当前资源管理框架主要做到了两个基本点： 1、分：集群资源统一管理，根据应用进行分配。YARN上有从hadoop 1.0继承过来的Fair Sche
本篇博客，博主为大家分享的内容是关于一个在Hadoop中非常重要的组件——Yarn。到底有多重要呢?请看下面详解！ 码字不易,先赞后看! Apache Hadoop YARN 1. Yarn 通
欢迎阅读美图数据技术团队的「Spark，从入门到精通」系列文章，本系列文章将由浅入深为大家介绍 Spark，从框架入门到底层架构的实现，相信总有一种姿势适合你，欢迎大家持续关注：）
JobManager 是一个 Flink 集群中任务管理和调度的核心，是控制应用执行的主进程。
Linux-HA的全称是High-Availability Linux，它是一个开源项目，这个开源项目的目标是：通过社区开发者的共同努力，提供一个增强linux可靠性（reliability）、可用性（availability）和可服务性（serviceability）（RAS）的群集解决方案。
大家好我是小蕉。 今天跟大家分享一下Spark的运行机制以及运行模式。 从运行机制来看，长下面这样子。 Spark任务由Driver提交Application给Master，然后由Master将App
DynoYARN 是一种用于按需启动 YARN 集群并运行模拟 YARN 工作负载以进行规模测试的工具。由Linkedin开源。它可以在 100 个节点的 Hadoop 集群上模拟 10,000 个节点的 YARN 集群性能。
前言 本章将对Spark做一个简单的介绍，更多教程请参考：Spark教程 本章知识点概括 Apache Spark简介 Spark的四种运行模式 Spark基于Standlone的运行流程 Spark基于YARN的运行流程 Apache Spark是什么？ Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多的计算模式，包括交互式查询和流处理。在处理大规模数据集的时候，速度是非常重要的。Spark的一个重要特点就是能够在内存中计算，因而更
Apache Hadoop YARN （Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）是一种新的 Hadoop 资源管理器，它是一个通用资源管理系统和调度平台，可为上层应用提供统一的资源管理和调度。 它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。
ResourceManager（RM）是一个全局的资源管理器，负责整个系统的资源管理和分配，主要包括两个组件，即调度器（Scheduler）和应用程序管理器（Applications Manager）。
Flink分布式计算框架可以基于多种模式部署，每种部署模式下提交任务都有相应的资源管理方式，例如：Flink可以基于Standalone部署模式、基于Yarn部署模式、基于Kubernetes部署模式运行任务，以上不同的集群部署模式下提交Flink任务会涉及申请资源、各角色交互过程，不同模式申请资源涉及到的角色对象大体相同，下面我们以Flink运行时架构流程为例来总体了解下Flink任务提交后涉及到对象交互流程，以便后续学习不同任务提交模式下任务提交流程。
Pacemaker 是 Linux环境中使用最为广泛的开源集群资源管理器，Pacemaker利用集群基础架构(Corosync 或者 Heartbeat)提供的消息和集群成员管理功能，实现节点和资源级别的故障检测和资源恢复，从而最大程度保证集群服务的高可用。
Apache Hadoop Yarn (Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者)，是一种新的 Hadoop 资源管理器，它是一个通用资源管理系统和调度平台，可为上层应用提供统一的资源管理和调度。
2018年国内大数据公司50强榜单排名已经公布了出来，大快以黑马之姿闯入50强，并摘得多项桂冠。Hanlp自然语言处理技术也荣膺了“2018中国数据星技术”奖。对这份榜单感兴趣的可以找一下看看。本篇承接上一篇《DKM平台监控参数说明》，继续就大快的大数据一体化处理架构中的平台监控参数进行介绍和说明。
让运行Hadoop的公司产品都能够确保高优先级任务按时完成。 Apache Hadoop近十年的成长证明，用开源技术处理与访问海量数据并不是什么炒作。然而，Hadoop的一个缺点是不可预测性。Hadoop不能确保企业的关键任务按时完成，也不能完全发挥集群的性能。 YARN（一种新的Hadoop资源管理器）能够实现任务抢占，为队列中的其它任务腾出调度空间。容量调度器与公平调度器可以通过静态配置杀死那些占用集群资源的任务，从而让高优先级任务进行调度。 当队列中堆积了等待资源的任务，这些工具就可以派上用场了。不
MR1.0 问题：采用的是master slave结构，master是JobTracker。Slave是TaskTracker、JobTracker整个集群只有一个，构建调度和资源管理，两个功能。每个节点上，可以通过一个TaskTracker控制本节点的资源管理和任务管理。每个TaskTracker通过心跳机制周期性的向JobTracker发送本节点的资源使用情况以及任务运行状态，JobTracker会通过心跳应答将新的命令或者任务发送至TaskTracker。
在MapReduce1.0中，我们都知道也存在和HDFS一样的单点故障问题，主要是JobTracker既负责资源管理，又负责任务分配。
YARN作为一个通用的资源管理系统，目标是将短作业和长服务混合部署到一个集群中，并为他们提供统一的资源管理和调度功能，概括起来主要解决以下两个问题：1.提高集群资源利用率，2.服务自动化部署。
YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop 2.x的一个计算框架，旨在解决Hadoop 1.x中的资源管理和任务调度问题。它的主要目的是将MR1 JobTracker 的两个主要功能（资源管理和作业调度/监控）分离，以便更好地支持多种应用程序，而不是仅支持MapReduce。
在现代应用开发和部署中，Docker 多主机部署成为必备技术，可以实现高可用性和容错性。本文将深入探讨 Docker 多主机部署的最佳实践，重点阐述和分析在构建容器集群时需要考虑的关键因素。此外，还将从社区角度、市场角度、领域、层面和技术领域应用等多个角度进行分析，帮助读者全面了解 Docker 多主机部署的重要性和实践方法。
泰迪云计算资源管理平台是一款集群应用程序管理平台，以Docker、Kubernetes为核心引擎的容器化应用部署、运行环境，对数据中心的物理服务器、网络、存储、虚拟服务器等基础架构资源进行集中统一的管理、分配、监控等。平台旨在围绕行业应用逐步由“虚拟化”向“容器化”的技术过渡支撑，以“轻量、标准、便捷、稳定、安全”作为核心理念，搭建高效可靠的Kubernetes集群管理平台，向用户持续提供稳定的服务。
分布式资源管理和调度是指在分布式系统中有效地管理和调度系统中的资源，以满足各种任务的需求。在一个分布式系统中，资源可以包括计算资源（如CPU、内存）、存储资源（如磁盘空间）、网络带宽等。
图1给出了一个典型的OushuDB集群的主要组件。计算部分和存储部分完全分离，可以独立扩容。在图中有多个OushuDB Master节点。元数据管理服务和资源管理服务位于OushuDB Master内部。其他节点为Slave节点。每个Slave节点上安装有一个OushuDB Segment。Segment实现OushuDB的计算。OushuDB Segment在执行查询的时候会启动多个QE (Query Executor, 查询执行器)。查询执行器运行在资源容器里面。在这个架构下，节点可以动态的加入集群，并且不需要数据重新分布。当一个节点加入集群时，他会向OushuDB Master节点发送心跳，然后就可以接收未来查询了。
本文介绍了HAWQ在资源管理方面的一些问题以及解决方法。主要包括了以下几方面的问题：1.查询性能问题；2.拒绝查询资源请求；3.VMEM使用超高引起的查询取消；4.segment没在gp_segment_configuration中出现；5.调查标记为Down的segment；6.处理segment资源碎片。针对这些问题，文章提供了相应的解决方法。
Spark是一个分布式集群计算系统，类似Hadoop提供了强大的分布式计算能力，相比过去的批量处理系统，提供了处理更大规模数据的能力。Spark提供了Java、Python、Scala、R接口。除常见的MapReduce运算外，还支持图、机器学习、SparkSQL等计算方式。
Spark 框架编写的应用程序可以运行在本地模式（Local Mode）、集群模式（Cluster Mode）和云服务（Cloud），方便开发测试和生产部署。
http://spark.apache.org/ https://github.com/to-be-architect/spark
如图所示，1.x的架构也采用的是主从结构：即master-slaves架构，一个JobTracker带多个TaskTracker
在Hadoop框架当中，Yarn组件是在Hadoop2.0之后的版本开始引入，主要是为了解决资源管理和调度的相关问题，是在大数据平台的实际运用当中，根据实际需求而引入的解决方案。今天的大数据入门分享，我们就来对Hadoop Yarn组件做个简单的基础解析。
在Hadoop 1.x中，是没有Yarn这个分布式资源管理框架的，它在Hadoop 2.x中首次推出。它诞生的原因其实很简单，就是Hadoop 1.x中的架构存在一些问题。
本文介绍了Spark2.x的集群部署方案，包括本地模式、独立模式、Spark on YARN/Mesos模式。其中，本地模式适用于小规模的开发环境，独立模式适用于独立部署的集群环境，Spark on YARN/Mesos模式则适用于大规模集群环境。
Apache Hadoop YARN （Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）是一种新的 Hadoop 资源管理器，它是一个通用资源管理系统和调度平台，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。
这个配置创建了一个名为example-limit-range的限制范围，应用于容器级别的资源限制。它为容器设置了默认的请求和限制，并定义了最大和最小值。
YARN是一个资源管理和作业框架，MR是计算框架 但。MR1中，JobTracker作为核心，管理集群中的每一台机器以及所有的job分配，需要很大的资源消耗，并存在单点故障。MR2以YARN作为资源和作业管理系统，把JobTracker所做的工作拆成两部分，一个是资源管理器ResourceManager，负责所有任务的资源管理和分配，一个是任务调度器ApplicationMaster，负责应用程序的管理和监控。这样将任务和资源分离，大大减少了MR1中JobTracker的资源消耗，同时，对任务的监控交由ApplicationMaster，这样可以分布式化，避免了单点故障问题。
私有云与传统的服务器集群有着根本性的区别，这些区别包括架构、资源管理、灵活性等多个方面。在这篇文章中，我们将深入探讨这些区别，并提供实际示例来帮助读者更好地理解私有云与传统服务器集群之间的不同之处。
在开始文章之前，我们先来问一个问题，为什么是国际上是亚马逊，国内是阿里这两家公司云计算搞得最好呢？这两家公司之间有一个巨大的共同点，就是它们都是电商公司。电商公司的特点很明显，就是流量不是固定的，往往会受到大促、节日的影响。像是国内的双十一和美国的黑色星期五就是典型的大促。在大促的时候的流量会是平常的十倍甚至更多，这么大的流量必须要有更多的机器去应对。但问题是如果去买这么多机器，但是大促过了，流量下降，那么这些机器就又用不到了，显然就会造成浪费。
在用户上云初期，对于云资源的管理通常处于较为松散的状态。而随着资源用量的增加以及使用到的产品种类的多样化，云上成本支出日益激增 ，企业对于成本精细化管理的诉求也愈发强烈。从使用云产品维度看，成本的计算方式从服务器计算、存储以及网络的开销用量的简单场景，演进成了不同场景化的云原生PaaS服务。对于云平台管理人员来说，使用完全托管的PaaS服务能够在免除部署运维管理成本的情况下，通过云平台工具直接对资源及上层应用统一管理，例如云监控、云安全中心、资源编排、ARMS调用链工具、SLS日志服务等。在新的平台架构下，当线上出现故障时，工程师需要有对应的服务使用权限，并对这些云平台工具快速排查定位问题。
上篇了解 hive 的一种查询优化方案,可以通过分区表尽量避免查询扫描全表,提高查询时效。这篇我们讨论使用另外一种优化手段 -把查询检索交给专业的组件去执行。
Spark最初由美国加州伯克利大学的AMP实验室于2009年开发，是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。
Yarn作为分布式集群的资源调度框架，它的出现伴随着Hadoop的发展，使Hadoop从一个单一的大数据计算引擎，成为一个集存储、计算、资源管理为一体的完整大数据平台，进而发展出自己的生态体系，成为大数据的代名词。
吴怡燃， 京东大数据平台高级技术专家，擅长大数据平台的资源管理与调度系统的开发与建设。目前专注于以万台分布式调度系统及深度学习平台的开发与建设。
前言 经过多年的发展形成了Hadoop1.X生态系统，其结构如下图所示： 其mapReduce的结构如下： 从上图中可以清楚的看出原 MapReduce 程序的流程及设计思路：
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