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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，它們還會繼續(xù)運行很長時間，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上運行Spark時，ResourceManager和運行在工作節(jié)點上的NodeManager管理Spark應(yīng)用程序進程。YARNResourceManager與Mesosmaster對應(yīng)，NodeManager做的事情與Mesos的slave進程相同?；赮ARN的Spark大多數(shù)Hadoop集群起初運行MapReduce應(yīng)用程序，后來轉(zhuǎn)移到Spark應(yīng)用程序。MapReduce現(xiàn)在被視為過時的應(yīng)用程序框架。YARN允許在同一個集群中同時運行MapReduce和Spark應(yīng)用程序。基于YARN的Spark使用YARN作為Spark的集群管理器有幾個好處，總結(jié)如下:在相同的集群上同時運行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)載進行分類和優(yōu)先級排序?；赮ARN的Spark通過Spark獨立集群運行Spark應(yīng)用程序時，應(yīng)用程序在YARN集群中的每個節(jié)點上運行執(zhí)行器進程。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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