kafka是否适合在docker中使用?单机集群是否有意义
1、可替换的，在XML配置下，可以很方便的用你的实现替换掉原来的实现，没有太大的侵入性，所以就算是未来Yarn升级，也不会有太大问题。相比较而言，Mesos更像是一个已经做好的产品，部署了可以直接用，但是对二次开发并不友好。
2、使用docker命令可快速在同一台机器搭建多个kafka，只需要改变brokerId和端口 中间两个参数的 19160.102 改为 宿主机器 的IP地址，如果不这么设置，可能会导致在别的机器上访问不到 kafka。
3、docker退出当前容器 快捷键：第一次尝试启动容器是用的第一种方式，后面发现在容器外面连接不了kafka，可能是因为生成的kafka地址是容器内地址。所以换了第二种方式启动。
yarn和mapreduce资源调优
表1 Map阶段调优属性 (1)合理设置map和reduce数：两个都不能设置太少，也不能设置太多。太少，会导致task等待，延长处理时间；太多，会导致 map、reduce任务间竞争资源，造成处理超时等错误。
MapReduce优化方法主要从六个方面考虑： 数据输入、Map阶段、Reduce阶段、IO传输、数据倾斜问题和常用的调优参数。
YARN是Hadoop 0引入的新一代资源管理器，用于管理Hadoop集群中的计算资源。YARN支持多种应用程序框架，包括MapReduce、Spark等，让Hadoop生态系统变得更加灵活和多样化。
Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。Yarn 它是Hadoop0的升级版。
一般情况下，应用不直接使用 Yarn 的API，而是通过一些分布式计算框架（MapReduce、Spark等）来间接实现资源调度管理，使用这些框架的 Yarn 应用运行在集群计算层（Yarn）和集群存储层（HDFS、HBase）上。
Yarn调度队列
下面 Yarn调度器对比图 展示了这几个调度器的区别，从图中可以看出，在FIFO调度器中，小任务会被大任务阻塞。
YARN 调度器的工作就是根据既定策略为应用能够分配资源。
YARN架构设计 YARN有两个进程：Resource Manager和Node Manager ResourceManager(RM)： 负责对各NM上的资源进行统一管理和调度。将AM分配空闲的Container运行并监控其运行状态。对AM申请的资源请求分配相应的空闲Container。
调度器的选择在Yarn中有三种调度器可以选择：FIFO Scheduler，Capacity Scheduler，FairS cheduler。
yarn的内置调度器： FIFO先进先出，一个的简单调度器，适合低负载集群。(适合任务数量不多的情况下使用)Capacity调度器，给不同队列(即用户或用户组)分配一个预期最小容量，在每个队列内部用层次化的FIFO来调度多个应用程序。
搭建vue3+typescript+vite+yarn项目
1、使用Vite搭建Vue的TypeScript版本的时候，可以使用 Vite自带的模板预设 —— vue-ts 。
2、另外，Vue3支持 Typescript 语法编程也是其中一大亮点，为了 探索 新技术的工程化搭建，本文会把Typescript、vite、pinia等官方周边整合到工程里面。
3、使用 Yarn：然后按照提示操作即可！你还可以通过附加的命令行选项直接指定项目名称和你想要使用的模板。
4、在一番查找后，最终选择了vue-cesium，vue-cesium支持vuetypescript，我把他称为3d版的element-ui，开箱即用，非常方便，免去了各种令人头疼耗时的配置过程，对新手非常友好。
HbBase可以随机写入为什么还要依赖于HDFS?
总的来说，虽然HDFS提供了大规模数据存储的基础设施，但是HBase作为Hadoop生态系统中一种特殊的NoSQL数据库，它能够提供更高效的数据存储、查询和分析能力。因此在处理大规模数据时，HBase和HDFS的配合使用能够更好地满足需求。
数据库一般都会有一层缓存，任何对数据的更改实际上是先更改内存中的数据。然后有异步的守护进程负责将脏页按照一定策略刷新到磁盘空间中去。这就可以大大降低软件对于磁盘随机操作的频度。
首先它的数据由hdfs天然地做了数据冗余，云梯三年的稳定运行，数据100%可靠 己经证明了hdfs集群的安全性，以及服务于海量数据的能力。
hbase的核心数据结构
1、hbase的核心数据结构为LSM树。LSM树分为内存部分和磁盘部分。内存部分是一个维护有序数据集合的数据结构。RowKey与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键。
2、综上所述，HBase采用了LSM-Tree、Bloom Filter、MemStore和Compaction等多种数据结构和技术，以实现高并发、高吞吐量的分布式存储和查询功能。
3、HBase数据结构是什么？hbase的核心数据结构为LSM树。LSM树分为内存部分和磁盘部分。内存部分是一个维护有序数据集合的数据结构。RowKey 与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键。
4、HBASE 中通过rowkey和columns确定的为一个存贮单元称为cell。每个 cell都保存 着同一份数据的多个版本。版本通过时间戳来索引。时间戳的类型是 64位整型。
yarn基于hbase的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于yarn与hadoop关系、yarn基于hbase的信息别忘了在本站进行查找喔。