Spark亚太研究院：Spark on Yarn大数据实践经历

Spark on Yarn 实践经历 Spark on Yarn 是大数据处理的重要组件，Spark 是基于内存的计算框架，可以高效地处理大规模数据，而 Yarn 则是 Hadoop 的资源管理器，负责资源的分配和调度。 Spark on Yarn 的实践经历可以帮助开发者更好地理解 Spark 和 Yarn 的工作机制，并提高大数据处理的效率。 知识点： 1. Spark on Yarn 的架构本质： Spark on Yarn 的架构主要包括三个部分：Driver Program、Executor 和 Yarn NodeManager。Driver Program 负责任务的调度和资源的申请，Executor 负责任务的执行，而 Yarn NodeManager 则负责资源的分配和管理。 2. Yarn 的自定义开发： Yarn 的自定义开发可以通过编写自定义的 ApplicationMaster 来实现，ApplicationMaster 负责资源的申请和任务的调度。 3. Spark on Yarn 的源码剖析： Spark on Yarn 的源码剖析可以帮助开发者更好地理解 Spark on Yarn 的工作机制，包括任务的调度、资源的分配和数据的处理。 4. SparkGraphX 的应用： SparkGraphX 是 Spark 的图计算框架，能够高效地处理大规模图数据，SparkGraphX 的应用包括图挖掘、图计算和图分析等。 5. Hadoop、Yarn、Spark 企业级最佳实践： Hadoop、Yarn、Spark 是大数据处理的重要组件，企业级最佳实践可以帮助开发者更好地理解大数据处理的技术栈和解决方案。 6. Spark 书籍和课程： Spark 书籍和课程可以帮助开发者更好地理解 Spark 的技术栈和应用场景，包括 Spark 的源码剖析、Spark on Yarn 的实践经历和 SparkGraphX 的应用等。 7. 大数据领域三项核心技术： Hadoop、Yarn、Spark 是大数据领域三项核心技术，掌握这三项技术可以帮助开发者更好地理解大数据处理的技术栈和解决方案。 8. Spark 亚太研究院： Spark 亚太研究院是 Spark 技术的研究和应用中心，提供了 Spark 书籍、课程和技术支持等资源，可以帮助开发者更好地理解 Spark 技术栈和应用场景。 9. SparkGraphX 框架方方面面的功能和使用方法： SparkGraphX 框架方方面面的功能和使用方法包括图计算、图挖掘和图分析等，可以帮助开发者更好地理解 SparkGraphX 的应用场景和技术栈。 10. Spark 亚太研究院微信公众号： Spark 亚太研究院微信公众号提供了 Spark 技术的最新信息和资源，可以帮助开发者更好地理解 Spark 技术栈和应用场景。