Flink Lookup Join的工作原理、性能优化和应用场景

目录

• • • 高频面试题及答案
    • • 1. 什么是YARN？它在Hadoop生态系统中的作用是什么？
      • 2. 如何通过合理配置`Container`大小来优化YARN性能？
      • 3. 如何通过调整`ResourceManager`的调度策略优化YARN性能？
      • 4. 如何优化YARN中`ResourceManager`和`NodeManager`的内存配置？
      • 5. 如何通过调节`Map`和`Reduce`任务的并发数来优化性能？
      • 6. 如何通过合理的队列配置优化YARN性能？
      • 7. 如何优化YARN中的`ApplicationMaster`内存配置？
      • 8. 如何通过减少YARN中的`Shuffle`开销来提高性能？
      • 9. 如何优化YARN中的容错机制以提高性能？
      • 10. 如何通过合理的集群资源隔离和限制来优化YARN的性能？

高频面试题及答案

1. 什么是YARN？它在Hadoop生态系统中的作用是什么？

回答：
YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop中的资源管理框架。它负责集群中计算资源的调度和管理，允许多个作业（如MapReduce、Spark等）共享集群资源。YARN通过将资源管理和作业调度分离，使得集群的可扩展性和资源利用率显著提高。

2. 如何通过合理配置Container大小来优化YARN性能？

回答：
YARN中的Container是运行任务的基本单位，它代表了一定的计算资源（如CPU和内存）。合理配置Container大小可以提高集群的资源利用率，防止资源浪费或过载。

• 优化方式： 可以通过以下参数调整Container大小：

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