在 hadoop mapreduce 中，jobtracker 具有兩種不同的職責：
為單個程序安排大量職責會導致重大的可伸縮性問題，尤其是在較大的集群上，jobtracker 必須不斷跟蹤數千個 tasktracker、數百個作業，以及數萬個 map 和 reduce 任務。下圖演示了這一問題。相反，tasktracker 通常近執行十來個任務，這些任務由勤勉的 jobtracker 分配給它們。
為了解決可伸縮性問題，乙個簡單而又絕妙的想法應運而生：我們減少了單個 jobtracker 的職責，將部分職責委派給 tasktracker，因為集群中有許多 tasktracker。在新設計中，這個概念通過將 jobtracker 的雙重職責（集群資源管理和任務協調）分開為兩種不同型別的程序來反映。
不再擁有單個 jobtracker，一種新方法引入了乙個集群管理器，它惟一的職責就是跟蹤集群中的活動節點和可用資源，並將它們分配給任務。對於提交給集群的每個作業，會啟動乙個專用的、短暫的 jobtracker 來控制該作業中的任務的執行。有趣的是，短暫的 jobtracker 由在從屬節點上執行的 tasktracker 啟動。因此，作業的生命週期的協調工作分散在集群中所有可用的機器上。得益於這種行為，更多工作可並行執行，可伸縮性得到了顯著提高。
yarn對mrv1的修改主要包括以下幾個方面
2 tasktracker的部分通過由模組 taskattemptlistenerimple完成 3 利用狀態機重寫jobinprogreess類，其主要功能由jobimple完成 4 利用狀態機重寫taskinprogess累，其主要功能由maptaskimple reducetaskimple完...
在Evolution中設定gmail和126郵箱
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1 在C 中的數字 int double
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