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  • yarn 下载安装

    万次阅读 2020-05-11 23:23:02
    尽量不要使用 npm 下载 yarn 因为可能下载的不是全局的,而且可能没有修改注册表 导致以后下载全局的东西的时候下载失败 如果已经安装了,且出现全局错误提示 可以直接使用 官网安装包 他会自动覆盖你之前的安装,...

    注意

    尽量不要使用 npm 下载 yarn

    因为可能下载的不是全局的,而且可能没有修改注册表

    导致以后下载全局的东西的时候下载失败

    如果已经安装了,且出现全局错误提示

    可以直接使用 官网安装包

    他会自动覆盖你之前的安装,并且擦写 注册表

    下载

    下载:官网下载
    在这里插入图片描述

    安装

    请添加图片描述


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    请添加图片描述


    请添加图片描述

    检查是否安装完成

    yarn --version
    在这里插入图片描述

    改变镜像

    因为外国的镜像下载慢

    改为taobao 的镜像

    设置为淘宝镜像
    
    yarn config set registry https://registry.npm.taobao.org/
    

    在这里插入图片描述

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  • npm install -g yarn yarn install 安装失败,使用官方下载yarn.lock文件
  • yarn的安装和使用

    万次阅读 多人点赞 2018-08-02 10:45:41
    Yarn 缓存了每个下载过的包,所以再次使用时无需重复下载。 同时利用并行下载以最大化资源利用率,因此安装速度更快。 超级安全。 在执行代码之前,Yarn 会通过算法校验每个安装包的完整性。 超级可靠。 使用详细...

    yarn的简介:

    Yarn是facebook发布的一款取代npm的包管理工具。


    yarn的特点:

    • 速度超快。
      • Yarn 缓存了每个下载过的包,所以再次使用时无需重复下载。 同时利用并行下载以最大化资源利用率,因此安装速度更快。
    • 超级安全。
      • 在执行代码之前,Yarn 会通过算法校验每个安装包的完整性。
    • 超级可靠。
      • 使用详细、简洁的锁文件格式和明确的安装算法,Yarn 能够保证在不同系统上无差异的工作。

    yarn的安装:

    1. 下载node.js,使用npm安装
      npm install -g yarn
      查看版本:yarn --version
    2. 安装node.js,下载yarn的安装程序:
      提供一个.msi文件,在运行时将引导您在Windows上安装Yarn
    3. Yarn 淘宝源安装,分别复制粘贴以下代码行到黑窗口运行即可
      yarn config set registry https://registry.npm.taobao.org -g
      yarn config set sass_binary_site http://cdn.npm.taobao.org/dist/node-sass -g

    yarn的常用命令:

    • 安装yarn

      • npm install -g yarn
    • 安装成功后,查看版本号:

      • yarn --version
    • 创建文件夹 yarn

      • md yarn
    • 进入yarn文件夹

      • cd yarn
    • 初始化项目

      • yarn init // 同npm init,执行输入信息后,会生成package.json文件
    • yarn的配置项:

      • yarn config list // 显示所有配置项
      • yarn config get <key> //显示某配置项
      • yarn config delete <key> //删除某配置项
      • yarn config set <key> <value> [-g|--global] //设置配置项
    • 安装包:

      • yarn install //安装package.json里所有包,并将包及它的所有依赖项保存进yarn.lock
      • yarn install --flat //安装一个包的单一版本
      • yarn install --force //强制重新下载所有包
      • yarn install --production //只安装dependencies里的包
      • yarn install --no-lockfile //不读取或生成yarn.lock
      • yarn install --pure-lockfile //不生成yarn.lock
    • 添加包(会更新package.json和yarn.lock):

      • yarn add [package] // 在当前的项目中添加一个依赖包,会自动更新到package.json和yarn.lock文件中
      • yarn add [package]@[version] // 安装指定版本,这里指的是主要版本,如果需要精确到小版本,使用-E参数
      • yarn add [package]@[tag] // 安装某个tag(比如beta,next或者latest)

      //不指定依赖类型默认安装到dependencies里,你也可以指定依赖类型:

      • yarn add --dev/-D // 加到 devDependencies
      • yarn add --peer/-P // 加到 peerDependencies
      • yarn add --optional/-O // 加到 optionalDependencies

      //默认安装包的主要版本里的最新版本,下面两个命令可以指定版本:

      • yarn add --exact/-E // 安装包的精确版本。例如yarn add foo@1.2.3会接受1.9.1版,但是yarn add foo@1.2.3 --exact只会接受1.2.3版
      • yarn add --tilde/-T // 安装包的次要版本里的最新版。例如yarn add foo@1.2.3 --tilde会接受1.2.9,但不接受1.3.0
    • 发布包

      • yarn publish
    • 移除一个包

      • yarn remove <packageName>:移除一个包,会自动更新package.json和yarn.lock
    • 更新一个依赖

      • yarn upgrade 用于更新包到基于规范范围的最新版本
    • 运行脚本

      • yarn run 用来执行在 package.json 中 scripts 属性下定义的脚本
    • 显示某个包的信息

      • yarn info <packageName> 可以用来查看某个模块的最新版本信息
    • 缓存

      • yarn cache
        • yarn cache list # 列出已缓存的每个包 yarn cache dir # 返回 全局缓存位置 yarn cache clean # 清除缓存

    npm 与 yarn命令比较:

    这里写图片描述


    npm 与 yarn相关问题比较:

    npm模块的依赖:
    • npm存在一些历史遗留问题,请看下图:
      这里写图片描述

    比如说你的项目模块依赖是图中描述的,@1.2.1代表这个模块的版本。在你安装A的时候需要安装依赖C和D,很多依赖不会指定版本号,默认会安装最新的版本,这样就会出现问题:比如今天安装模块的时候C和D是某一个版本,而当以后C、D更新的时候,再次安装模块就会安装C和D的最新版本,如果新的版本无法兼容你的项目,你的程序可能就会出BUG,甚至无法运行。这就是npm的弊端,而yarn为了解决这个问题推出了yarn.lock的机制,这是作者项目中的yarn.lock文件。

    yarn.lock文件格式:

    这里写图片描述

    大家会看到,这个文件已经把依赖模块的版本号全部锁定,当你执行yarn install的时候,yarn会读取这个文件获得依赖的版本号,然后依照这个版本号去安装对应的依赖模块,这样依赖就会被锁定,以后再也不用担心版本号的问题了。其他人或者其他环境下使用的时候,把这个yarn.lock拷贝到相应的环境项目下再安装即可。
    注意:这个文件不要手动修改它,当你使用一些操作如yarn add时,yarn会自动更新yarn.lock。

    使用yrm工具管理一些npm源

    安装

    • yarn global add yrm

    查看可用源

    • yrm ls

    选择源

    • yrm use yarn

    快速删除node_modules

    手动删除真的很慢:

    • 安装: npm install rimraf -g
    • 使用:rimraf node_modules

    rimraf是node的一个包,可以快速删除node_modules,再也不用等半天了

    展开全文
  • yarn下载安装

    2018-01-25 10:55:33
    Apache Hadoop YARN (Yet Another Resource Negotiator,另一种资源协调者)是一种新的 Hadoop 资源管理器,它是一个通用资源管理系统,可为上层应用提供统一的资源管理和调度,它的引入为集群在利用率、资源统一...
  • yarn

    2019-10-12 13:40:14
    yarn add :在当前目录安装 yarn install :根据package.json安装包 yarn global add :安装到...yarn config set global-folder ‘目标路径’:修改yarn全局安装包下载位置 yarn global bin 查看是否修改成功 yarn co...

    yarn add :在当前目录安装
    yarn install :根据package.json安装包
    yarn global add :安装到全局
    yarn remove : 卸载
    yarn cache clean :清除缓存。
    yarn config set global-folder ‘目标路径’:修改yarn全局安装包下载位置
    yarn global bin 查看是否修改成功
    yarn config set cache-folder ‘目标路径’:修改yarn全局安装包缓存位置
    yarn global dir查看是否修改成功

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  • yarn-1.12.3

    2018-12-17 16:50:48
    国内下载yarn安装包太慢了,需要切换到国外站才能很快下载。这里分享给大家。
  • Yarn

    2019-09-08 20:24:31
    1 Hadoop1.x和Hadoop2.x架构区别 在Hadoop1.x时代,Hadoop中的MapReduce同时处理业务逻辑运算和资源的...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MapRed...

    1 Hadoop1.x和Hadoop2.x架构区别

    在Hadoop1.x时代,Hadoop中的MapReduce同时处理业务逻辑运算和资源的调度,耦合性较大。

    在Hadoop2.x时代,增加了Yarn。Yarn只负责资源的调度,MapReduce只负责运算。

     

    2 Yarn概述

    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

     

    3 Yarn基本架构

           YARN主要由ResourceManagerNodeManagerApplicationMasterContainer等组件构成。

     

    4 Yarn工作机制

    1Yarn运行机制

    2)工作机制详解

           0Mr程序提交到客户端所在的节点。

           1YarnrunnerResourcemanager申请一个Application

           2rm将该应用程序的资源路径返回给yarnrunner

           3)该程序将运行所需资源提交到HDFS上。

           4)程序资源提交完毕后,申请运行mrAppMaster

           5RM将用户的请求初始化成一个task

           6)其中一个NodeManager领取到task任务。

           7)该NodeManager创建容器Container,并产生MRAppmaster

           8ContainerHDFS上拷贝资源到本地。

           9MRAppmasterRM 申请运行maptask资源。

           10RM将运行maptask任务分配给另外两个NodeManager,另两个NodeManager分别领取任务并创建容器。

           11MR向两个接收到任务的NodeManager发送程序启动脚本,这两个NodeManager分别启动maptaskmaptask对数据分区排序。

    12MrAppMaster等待所有maptask运行完毕后,向RM申请容器,运行reduce task

           13reduce taskmaptask获取相应分区的数据。

           14)程序运行完毕后,MR会向RM申请注销自己。

     

     

    5 作业提交全过程

    1)作业提交过程之YARN

    作业提交全过程详解

    1)作业提交

    0步:client调用job.waitForCompletion方法,向整个集群提交MapReduce作业。

    1步:clientRM申请一个作业id

    2步:RMclient返回该job资源的提交路径和作业id

    3步:client提交jar包、切片信息和配置文件到指定的资源提交路径。

    4步:client提交完资源后,向RM申请运行MrAppMaster

    2)作业初始化

    5步:当RM收到client的请求后,将该job添加到容量调度器中。

    6步:某一个空闲的NM领取到该job

    7步:该NM创建Container并产生MRAppmaster

    8步:下载client提交的资源到本地。

    3)任务分配

    9步:MrAppMasterRM申请运行多个maptask任务资源。

    10步:RM将运行maptask任务分配给另外两个NodeManager,另两个NodeManager分别领取任务并创建容器。

    4)任务运行

    11步:MR向两个接收到任务的NodeManager发送程序启动脚本,这两个NodeManager分别启动maptaskmaptask对数据分区排序。

    12步:MrAppMaster等待所有maptask运行完毕后,向RM申请容器,运行reduce task

    13步:reduce taskmaptask获取相应分区的数据。

    14步:程序运行完毕后,MR会向RM申请注销自己。

    5)进度和状态更新

    YARN中的任务将其进度和状态(包括counter)返回给应用管理器, 客户端每秒(通过mapreduce.client.progressmonitor.pollinterval设置)向应用管理器请求进度更新, 展示给用户。

    6)作业完成

    除了向应用管理器请求作业进度外, 客户端每5分钟都会通过调用waitForCompletion()来检查作业是否完成。时间间隔可以通过mapreduce.client.completion.pollinterval来设置。作业完成之后, 应用管理器和container会清理工作状态。作业的信息会被作业历史服务器存储以备之后用户核查。

    2)作业提交过程之MapReduce

     

    6 资源调度器

    目前,Hadoop作业调度器主要有三种:FIFOCapacity SchedulerFair SchedulerHadoop2.7.2默认的资源调度器是Capacity Scheduler

    具体设置详见:yarn-default.xml文件

    <property>

        <description>The class to use as the resource scheduler.</description>

        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>

    <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler</value>

    </property>

      1)先进先出调度器(FIFO

           2)容量调度器(Capacity Scheduler

     

    7 任务的推测执行

    1)作业完成时间取决于最慢的任务完成时间

    一个作业由若干个Map任务和Reduce任务构成。因硬件老化、软件Bug等,某些任务可能运行非常慢。

    典型案例:系统中有99%的Map任务都完成了,只有少数几个Map老是进度很慢,完不成,怎么办?

    2)推测执行机制:

    发现拖后腿的任务,比如某个任务运行速度远慢于任务平均速度。为拖后腿任务启动一个备份任务,同时运行。谁先运行完,则采用谁的结果。

    3)执行推测任务的前提条件

    (1)每个task只能有一个备份任务;

    (2)当前job已完成的task必须不小于0.05(5%)

    3开启推测执行参数设置。Hadoop2.7.2 mapred-site.xml文件中默认是打开的。

    <property>

      <name>mapreduce.map.speculative</name>

      <value>true</value>

      <description>If true, then multiple instances of some map tasks                may be executed in parallel.</description>

    </property>

     

    <property>

      <name>mapreduce.reduce.speculative</name>

      <value>true</value>

      <description>If true, then multiple instances of some reduce tasks

                   may be executed in parallel.</description>

    </property>

    4)不能启用推测执行机制情况

       (1)任务间存在严重的负载倾斜;

       (2)特殊任务,比如任务向数据库中写数据。

    5)算法原理:

    展开全文
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