C#winform软件实现一次编译，跨平台windows和linux、mac兼容运行，兼容VisualStudio原生界面Form表单开发-亲善美-博客园(cnblogs.com) 一、背景：微软的.netcore开发工具，目前来看，winform界面软件还没有打算要支持linux系统下运行的意思，要想让c#桌面软件在linux系统上运行，开

标题：YARN集群的高可用性秘诀：ResourceManager故障转移全指南引言在大数据时代，YARN作为Hadoop生态系统中的资源管理器，其稳定性和可靠性对于整个数据处理流程至关重要。当ResourceManager（RM）遇到故障时，如何快速恢复并继续执行任务，是衡量YARN集群健壮性的重要指标。本文将深入

项目地址：YuanJinSen/Demo:GhostRunner(github.com)原因Unity自带的AssetBundle拥有一个巨大的缺点：比方说我只想要物体A，但A存在于一个巨大的AB包内，想加载A就必须下载一堆无关的东西。因此有了该上层框架，可以做到，像Resource那样去加载物体，我只加载A。加载：卸载：整体逻辑

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1.top命令查看进程占用CPU情况top2.查找该进程号（22054）对应的服务方式一：top命令输入后，再按键盘中的“c”字母即可查看方式二：使用:ps-ef|grepPID命令查看ps-ef|grep220543.找到该进程中占用CPU最高的线程top-Hp220544.将线程的ID转换为16进制（用于排查、匹

   Hello，各位“极客”好，上一篇文章中介绍了YARN集群架构的基本内容，那么，在YARN集群中应用程序的执行流程是怎样的呢？这个问题很重要，就要好好说道说道了......    客户端提交应用程序（可以是MapReduce程序、Spark程序等）到ResourceManager。ResourceManager分配用于运

1.Yarn资源调度器Yarn是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而MapReduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序。1.Yarn基础架构Yarn主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container等组件构成。1.

FlinkJobManager架构原理的核心是JobMaster和ResourceManager，其中JobMaster负责任务的调度和监控，ResourceManager负责集群资源的管理。JobMaster和ResourceManager之间通过RPC通信进行交互。JobMaster主要负责以下几个方面：   任务管理JobMaster负责接收用户提交的任务，并将任

 场景介绍开发者可以通过本指导了解在HarmonyOS应用中，如何使用Native Rawfile接口操作Rawfile目录和文件。功能包括遍历、打开、搜索、读取和关闭Rawfile。接口说明接口名描述NativeResourceManager *OH_ResourceManager_InitNativeResourceManager(napi_env

一、背景：微软的.netcore开发工具，目前来看，winform界面软件还没有打算要支持linux系统下运行的意思，要想让c#桌面软件在linux系统上运行，开发起来还比较麻烦。微软只让c#的控制台软件支持在linux运行。二、解决方案：我想到的一个方案是自定义封装软件的System.Windows.Forms组件，把

1.背景一年前写过的一篇文章：https://blog.51cto.com/u_15327484/5046768，介绍了ResourceManager的启动流程。文章中介绍了ResourceManager的选举流程，但是行文逻辑较混乱。本文在此基础上，更清晰地介绍了resourcemanager的高可用原理，希望能够达到小白也能看懂的程度。2.Zookeeper

1.背景之前写过Yarn状态机的两篇文章。https://blog.51cto.com/u_15327484/4940200介绍了AsyncDispatcher线程，它提供以下机制：通过调用它的register()方法注册不同类型事件对应的处理器，放入Map中。通过调用它的handle()方法将具体的事件放入到事件队列BlockingQueue中。内部e

本周完成了hadoop中hdfs的最后操作，对于yarn也是学习完毕。YARN（YetAnotherResourceNegotiator，又一个资源调度器）是ApacheHadoop生态系统的一部分，用于管理和调度大数据处理作业的资源。下面是对YARN核心架构的基本解释：YARN的核心架构由两个主要组件组成：ResourceManager（资源管理

#include<iostream>#include"Apple.h"#include"Singleton.h"#include"ActivityManager.h"#include"ResourceManager.h"usingnamespaceMySpace;intmain(){Apple::abc=10;//参考:https://blog.csdn.n

 将Yarn的调度策略修改成FairScheduler的A:找到YARN列表，然后找到yarn.resourcemanager.scheduler.class，然后将它的值进行修改，即：<property><name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name><value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.Fair

新建项目参考链接：https://www.cnblogs.com/wuyizuokan/p/11117294.html参考链接：https://segmentfault.com/q/1010000007938655新建项目无法链接spring官网法一：可以使用https://start.springboot.io/法二：使用自定义网址，把那个网址的https后面的s去掉，使用http开头就可以访

ApacheHadoopYARN(YetAnotherResourceNegotiator)是Hadoop的子项目，为分离Hadoop2.0资源管理和计算组件而引入YRAN具有足够的通用性，可以支持其它的分布式计算模式一、YARN架构类似HDFS，YARN也是经典的主从（master/slave）架构YARN服务由一个ResourceManager（RM）和多个NodeManager（NM）构

如运行wordcount后出现INFOclient.RMProxy:ConnectingtoResourceManagerat0.0.0.0:8032长时间不动，我尝试修改我的yarn-site.xml配置后可以成功运行  <property>    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>    <value>mapreduce_shuffle</value>  </pr

用户向ResourceManager中提交应用程序，其中包括ApplicationMaster程序。ResourceManager为ApplicationMaster分配一个Container（分配后Container由NodeManager创建），然后NodeManager在Container中运行ApplicationMaster。ApplicationMaster首先向ResourceManager注册，App

ApacheFlink架构搭建Flink所需组件Flink的搭建需要四个不同组件，它们相互协作，共同执行流式应用。这些组件是：JobManager、ResourceManager、TaskManager和Dispatcher。Flink本身是用Java和Scala实现的，因此所有组件都基于Java虚拟机（JVM)运行。它们各自的职责如下：Job

hadoop2.x常用端口及查看方法一、常用端口组件节点默认端口配置用途说明HDFSDataNode50010dfs.datanode.addressdatanode服务端口，用于数据传输HDFSDataNode50075dfs.data

1，安装docker和docker-compose2，在linux服务器上创建hadoop文件夹，在hadoop文件夹下创建docker-compose.yml文件docker-compose.yml文件内容如下：version:'3'services:

本小节介绍应用程序的ApplicationMaster在NodeManager成功启动并向ResourceManager注册后，向ResourceManager请求资源（Container）到获取到资源的整个过程，以及Resourc