yarn

Yarn与NPM缓存存储目录迁移Yarn修改目录

升级老项目的包依赖项目使用 node v12， npm 管理，年代比较久远，现在要升级某一个工具包，但这个包并不是直接引用的，而是子包的依赖，但是这个项目要先于子包更新，所以需要单独更新这个工具包

打小就很皮...

npm、pnpm、yarn使用以及区别三者选择上，追求速度和磁盘空间效率选 pnpm；大型项目需一致性和安全检查选 yarn；看重生态丰富和灵活性选 npm。

npm、pnpm、yarn 各自优劣深度剖析在前端开发领域，包管理工具是开发者的得力助手，它们负责处理项目中的依赖安装、更新与管理。npm、pnpm、yarn 是目前最主流的三款包管理工具，它们在功能上有诸多相似之处，但在实际使用中又各有优劣。本文将结合包管理工具常见问题的应对情况，深入分析这三款工具的优缺点。

【2025-05-22】centos 离线安装兼容node和npm版本的pm2 和 yarncentos 7 已安装node和npm ,版本信息如下： (current: {“node”:“14.19.0”,“npm”:“6.14.16”})，离线安装兼容node和npm版本的pm2 和 yarn。

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基于Flink的数据中台管理平台基于Flink做的数据中台工程项目。数据从source到clickhouse全流程的验证。集成元数据管、数据资产、数据发现功能，自主管理元数据变更，集成元数据版本管理。

项目依赖版本修改React项目因UI库无法兼容React19版本,故此降低React版本至18.x (为什么不升级UI库版本,因为没有最新版,而且找不到好的替代品)

七、Hadoop 历史追踪、数据安全阀与 MapReduce初体验Hadoop 实战拾遗：作业历史追踪、数据安全阀与 MapReduce 巧算 πHadoop 集群高效运行的背后，离不开对已完成作业的细致分析。JobHistory Server (JHS) 就像是作业的“黑匣子”，为我们保存了宝贵的历史记录。

npm，yarn，pnpm，cnpm，nvm，npx包管理器常用命令前端比较主流的包管理器主要有三个npm，yarn，pnpm多层级依赖，通常发生在依赖之间存在复杂的版本要求时

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Spark 配置 YARN 模式在大数据处理领域，Spark 是一个强大的分布式计算框架，而 YARN（Yet Another Resource Negotiator）则是 Hadoop 生态系统中出色的资源管理器。将 Spark 配置为 YARN 模式，可以充分利用 YARN 高效的资源管理和调度能力，提升 Spark 应用程序的运行效率和资源利用率。下面将详细介绍如何进行 Spark 配置 YARN 模式的操作。

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yarn的定义YARN是一个分布式资源管理平台，它通过分离资源管理和作业调度的功能，为Hadoop集群提供了一种高效、灵活且可扩展的方式来管理和分配计算资源。YARN的核心目标是将资源管理与作业调度/监控的功能分离，从而让Hadoop能够支持更多种类的计算框架，而不仅仅是MapReduce。

【HDFS入门】HDFS与Hadoop生态的深度集成：与YARN、MapReduce和Hive的协同工作原理目录引言1 HDFS核心架构回顾2 HDFS与YARN的集成3 HDFS与MapReduce的协同4 HDFS与Hive的集成

node_modules\deasync: Command failed.运行：“yarn install” 时报错按网上说的安装Visual Studio中的C++桌面开发工具和Windows 11的SDK，安装完之后还是报错，最后发现是Node.js的版本太老了，我用的Node.js16，换成Node.js的18.18.0就好了。

Ubuntu平台下安装Node相关环境说明：在进行VUE、TS等开发需要用到NodeJS相关环境，不同的项目有时候需要不同的Node版本支撑。本文将详细讲解NVM、Node、Yarn、PM2等环境安装的实施步骤。

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数仓开发那些事（11）某神州优秀员工：一闪，领导说要给我涨米。一闪：。。。。（着急的团团转）老运维：Oi，两个吊毛，看看你们的hadoop集群，健康度30分，怎么还在抽思谋克？ ①Flink流作业（常驻任务，占用20个Container） ②Hive夜间ETL批处理（每日1次，需50个Container） ③Spark ML模型训练（每周执行，需80个Container）近期频繁出现： ①Hive ETL超时3小时以上 ②Spark任务因ExitCode: 143被YARN强制终止 ③Flink作业反压报警持续10分钟/次

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大数据学习（62）- Hadoop-yarn1. YARN简介 Hadoop-YARN是Apache Hadoop生态系统中的一个集群资源管理器。它作为Hadoop的第二代资源管理框架，负责管理和分配集群中的计算资源。YARN的设计目标是提供一个通用的资源管理框架，使得Hadoop集群可以同时运行多个计算框架，如MapReduce、Apache Spark、Apache Flink等。通过将集群资源和计算任务分离，YARN实现了更高的资源利用率和更好的集群资源管理。

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大数据学习（61）-Impala与Hive计算引擎YARN 是 Apache Hadoop 生态系统中的一个资源管理器，它采用了 master/slave 的架构，使得多个处理框架能够在同一集群上共享资源。Impala 作为 Hadoop 生态系统中的一个组件，可以与 YARN 集成，以便更好地管理和调度集群资源。

本地YARN集群部署请先完成HDFS的前置部署，部署方式可查看:本地部署HDFS集群https://blog.csdn.net/m0_73641796/article/details/145998092?spm=1001.2014.3001.5502

跳跳的向阳花

06、Hadoop3.x从入门到放弃，第六章：Yarn基本概念与操作【容量调度器分配算法】【什么是缺额】【公平调度器分配算法】【DRF策略】

跳跳的向阳花

02、Hadoop3.x从入门到放弃，第二章：集群环境搭建/etc/profile中部分代码如下：for循环profile.d中的sh文件并使之生效，所以我们只需要在profile.d文件夹下配置我们的my_env.sh文件就好了