1.Hadoop有单机版和分布式版，源码两者有什么不同？
2.深入理解 Hadoop （七）YARN资源管理和调度详解
3.Hadoop 的分析 Lists.newArrayList和正常的 new ArrayList()有什么区别？

Hadoop有单机版和分布式版，两者有什么不同？

       1、源码运行模式不同：

       单机模式是分析Hadoop的默认模式。这种模式在一台单机上运行，源码没有分布式文件系统，分析通达信财神之剑源码而是源码直接读写本地操作系统的文件系统。

       伪分布模式这种模式也是分析在一台单机上运行，但用不同的源码Java进程模仿分布式运行中的各类结点。

       2、分析配置不同：

       单机模式（standalone）首次解压Hadoop的源码源码包时，Hadoop无法了解硬件安装环境，分析便保守地选择了最小配置。源码在这种默认模式下所有3个XML文件均为空。分析hook android源码当配置文件为空时，源码Hadoop会完全运行在本地。

       伪分布模式在“单节点集群”上运行Hadoop，其中所有的守护进程都运行在同一台机器上。

       3、节点交互不同：

       单机模式因为不需要与其他节点交互，单机模式就不使用HDFS，也不加载任何Hadoop的守护进程。该模式主要用于开发调试MapReduce程序的应用逻辑。

       伪分布模式在单机模式之上增加了代码调试功能，允许你检查内存使用情况，HDFS输入输出，以及其他的时光商城源码守护进程交互。

扩展资料：

       核心架构:

       1、HDFS：

       HDFS对外部客户机而言，HDFS就像一个传统的分级文件系统。可以创建、删除、移动或重命名文件，等等。存储在 HDFS 中的文件被分成块，然后将这些块复制到多个计算机中（DataNode）。这与传统的 RAID 架构大不相同。块的大小和复制的块数量在创建文件时由客户机决定。

       2、NameNode

       NameNode 是doris源码培训一个通常在 HDFS 实例中的单独机器上运行的软件。它负责管理文件系统名称空间和控制外部客户机的访问。NameNode 决定是否将文件映射到 DataNode 上的复制块上。

       3、DataNode

       DataNode 也是在 HDFS实例中的单独机器上运行的软件。Hadoop 集群包含一个 NameNode 和大量 DataNode。DataNode 通常以机架的形式组织，机架通过一个交换机将所有系统连接起来。Hadoop 的一个假设是：机架内部节点之间的传输速度快于机架间节点的传输速度。

       百度百科-Hadoop

深入理解 Hadoop （七）YARN资源管理和调度详解

       Hadoop最初为批处理设计，其资源管理与调度仅支持FIFO机制。然而，随着Hadoop的普及与用户量的增加，单个集群内的016溯源码应用程序类型与数量激增，FIFO调度机制难以高效利用资源，也无法满足不同应用的服务质量需求，故需设计适用于多用户的资源调度系统。

       YARN采用双层资源调度模型：ResourceManager中的资源调度器分配资源给ApplicationMaster，由YARN决定；ApplicationMaster再将资源分配给内部任务Task，用户自定。YARN作为统一调度系统，满足调度规范的分布式应用皆可在其中运行，调度规范包括定义ApplicationMaster向RM申请资源，AM自行完成Container至Task分配。YARN采用拉模型实现异步资源分配，RM分配资源后暂存缓冲区，等待AM通过心跳获取。

       Hadoop-2.x版本中YARN提供三种资源调度器，分别为...

       YARN的队列管理机制包括用户权限管理与系统资源管理两部分。CapacityScheduler的核心特点包括...

       YARN的更多理解请参考官方文档：...

       在分布式资源调度系统中，资源分配保证机制常见有...

       YARN采用增量资源分配，避免浪费但不会出现资源饿死现象。YARN默认资源分配算法为DefaultResourceCalculator，专注于内存调度。DRF算法将最大最小公平算法应用于主资源上，解决多维资源调度问题。实例分析中，系统中有9个CPU和GB RAM，两个用户分别运行两种任务，所需资源分别为...

       资源抢占模型允许每个队列设定最小与最大资源量，以确保资源紧缺与极端情况下的需求。资源调度器在负载轻队列空闲时会暂时分配资源给负载重队列，仅在队列突然收到新提交应用程序时，调度器将资源归还给该队列，避免长时间等待。

       YARN最初采用平级队列资源管理，新版本改用层级队列管理，优点包括...

       CapacityScheduler配置文件capacity-scheduler.xml包含资源最低保证、使用上限与用户资源限制等参数。管理员修改配置文件后需运行"yarn rmadmin -refreshQueues"。

       ResourceScheduler作为ResourceManager中的关键组件，负责资源管理和调度，采用可插拔策略设计。初始化、接收应用和资源调度等关键功能实现，RM收到NodeManager心跳信息后，向CapacityScheduler发送事件，调度器执行一系列操作。

       CapacityScheduler源码解读涉及树型结构与深度优先遍历算法，以保证队列优先级。其核心方法包括...

       在资源分配逻辑中，用户提交应用后，AM申请资源，资源表示为Container，包含优先级、资源量、容器数目等信息。YARN采用三级资源分配策略，按队列、应用与容器顺序分配空闲资源。

       对比FairScheduler，二者均以队列为单位划分资源，支持资源最低保证、上限与用户限制。最大最小公平算法用于资源分配，确保资源公平性。

       最大最小公平算法分配示意图展示了资源分配过程与公平性保证。

Hadoop 的 Lists.newArrayList和正常的 new ArrayList()有什么区别？

       这个方法在google工具类中也有，源码内容如下

public static <E> ArrayList<E> newArrayList() {

           return new ArrayList();

       }

       内容是差不多的，唯一的好处就是可以少写泛型的部分。

       这个方法有着丰富的重载：

Lists.newArrayList(E... elements)

       Lists.newArrayList(Iterable<? extends E> elements)

       Lists.newArrayList(Iterator<? extends E> elements)

       还有很多前缀扩展方法：

List<T> exactly = Lists.newArrayListWithCapacity();

       List<T> approx = Lists.newArrayListWithExpectedSize();

       使得函数名变得更有可读性，一眼就看出方法的作用。

       但是查看源码发现官方的注解里头是这么写的：

       Creates a mutable, empty ArrayList instance (for Java 6 and earlier).

       创建一个可变的空ArrayList（适用于java 6及之前的版本）

       Note for Java 7 and later: this method is now unnecessary and should

       be treated as deprecated. Instead, use the ArrayList constructor

       directly, taking advantage of the new "diamond" syntax.

       针对java 7及之后版本，本方法已不再有必要，应视之为过时的方法。取而代之你可以直接使用ArrayList的构造器，充分利用钻石运算符<>（可自动推断类型）。