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主講：孟繁興目錄01基于YARN的Spark基于YARN的Spark1基于YARN的Spark如果在Hadoop集群中有遺留的MapReduce作業(yè)，并且可以預(yù)見，它們還會(huì)繼續(xù)運(yùn)行很長時(shí)間，那么使用YARN作為Spark的集群管理器就非常合適?；赮ARN的Spark在YARN上運(yùn)行Spark時(shí)，ResourceManager和運(yùn)行在工作節(jié)點(diǎn)上的NodeManager管理Spark應(yīng)用程序進(jìn)程。YARNResourceManager與Mesosmaster對應(yīng)，NodeManager做的事情與Mesos的slave進(jìn)程相同?；赮ARN的Spark大多數(shù)Hadoop集群起初運(yùn)行MapReduce應(yīng)用程序，后來轉(zhuǎn)移到Spark應(yīng)用程序。MapReduce現(xiàn)在被視為過時(shí)的應(yīng)用程序框架。YARN允許在同一個(gè)集群中同時(shí)運(yùn)行MapReduce和Spark應(yīng)用程序?；赮ARN的Spark使用YARN作為Spark的集群管理器有幾個(gè)好處，總結(jié)如下:在相同的集群上同時(shí)運(yùn)行MapReduce、Spark和其他框架（如Tez）是很常見的。YARN允許所有這些應(yīng)用程序動(dòng)態(tài)共享相同的集群資源池?？梢允褂肶ARN調(diào)度器（如CapacityScheduler和FairScheduler）對集群工作負(fù)載進(jìn)行分類和優(yōu)先級排序?；赮ARN的Spark通過Spark獨(dú)立集群運(yùn)行Spark應(yīng)用程序時(shí)，應(yīng)用程序在YARN集群中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行執(zhí)行器進(jìn)程。使用YARN，可以選擇執(zhí)行器的數(shù)目。在Hadoop集群中使用Kerb

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