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  • mapreduce job流 內(nèi)容精選 換一換
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    在原生的YARN資源調(diào)度機(jī)制中,如果先提交的MapReduce Job長(zhǎng)時(shí)間地占據(jù)整個(gè)Hadoop集群的資源,會(huì)使得后提交的Job一直處于等待狀態(tài),直到Running中的Job執(zhí)行完并釋放資源。 MRS集群提供了任務(wù)優(yōu)先級(jí)調(diào)度機(jī)制。此機(jī)制允許用戶定義不同優(yōu)先級(jí)的Job,后啟動(dòng)的高優(yōu)先級(jí)Job能夠獲取運(yùn)行中的
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