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一、第一代资源管理器为什么会被淘汰掉我们知道，hadoop 主要是由三部分组成，HDFS （hadoop 分布式文件系统），MapReduce（分布式计算框架），还有一个就是分布式集群资源调度框架 YARN。但是 YARN 并不是随 HADOOP 的推出一开始就有的。
小红书是 Koordinator 社区的活跃成员，为了进一步丰富 Koordinator 支持的在离线混部场景，社区会同来自阿里云、小红书、蚂蚁金服的开发者们共同启动了 Hadoop YARN 与 K8s 混部项目，支持将超卖的 Batch 资源提供给 Hadoop YARN 使用，进一步提升集群资源的使用效率，该项目目前已经在小红书生产环境正式投入使用。
在传统的MapReduce中， Jobtracker同时负责作业调度和任务进度管理. YARN中将Jobtracker的责任划分给两个独立的守护进程: 资源管理器负责管理集群的所有资源， 应用管理器负责管理集群上任务的生命周期. 具体的做法是应用管理器向资源管理器提出资源需求，
另外Spark Streaming 我们也建议业务可以迁移到 Flink 上，根据部分迁移业务来看，资源的使用有比较大的提升，而且在流方面整理来看 Flink 比 SparkStreaming 更有优势，无论是功能方面还是架构方面，这些都有大量的文章介绍。
通常我们对一个系统进行性能优化无怪乎两个步骤——性能监控和参数调整，本文主要分享的也是这两方面内容。性能监控工具【Spark监控工具】Spark提供了一些基本的Web监控页面，对于日常监控十分有用。1.
今天在公司做了一个hadoop分享，包括mapreduce，及shuffle深度讲解，还有YARN框架的详细说明等。 一 引言1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP算法思想：分而治之+Hash1.
否则在该配置文件存在，而未开启YARN的情况下，运行程序会提示“Retryingconnecttoserver:0.0.0.0/0.0.0.0:8032”的错误，这也是为何该配置文件初始文件名为mapred-site.xml.template。
编者按：高可用架构推出 2015 年度案例系列文章，分享在架构领域具有典型意义的年度案例，本文由谭政分享。转载请注明来自高可用架构公众号「ArchNotes」。谭政，Hulu 网大数据基础平台研发。曾在新浪微博平台工作过。
最近单位在搭建统一权限管理的系统，在网上看到了若依的开源系统，若依管理系统基于Spring boot搭建的权限管理系统.一、基本介绍1.1 架构图RuoYi架构图1.2 内置功能用户管理：用户是系统操作者，该功能主要完成系统用户配置。
