1.我的源码世界forge和fabric哪个好
2.深入浅出 Yarn 架构与实现4-1 ResourceManager 功能概述
3.YARN源码剖析：NM启动过程
4.深入理解 Hadoop （七）YARN资源管理和调度详解
5.yarn的安装

我的世界forge和fabric哪个好

       我的世界forge好。

       Forge API是大全最早的Mod Loader API，它采用ASM这个东西来反编译Minecraft的源码源代码，以修改游戏逻辑，大全而Fabric API差不多也是源码如此。

       Forge API采用了一个我忘了叫啥的大全stat源码验证玩意来反混淆Minecraft的源代码，而Fabric自己做了一套叫做yarn的源码玩意。

深入浅出 Yarn 架构与实现4-1 ResourceManager 功能概述

       深入浅出 Yarn 架构与实现，大全本文将重点介绍 ResourceManager（RM）的源码功能概述与架构解析。

一、大全RM 基本职能

       RM 主要承担集群管理、源码任务调度、大全状态机管理等功能，源码通过与各 Client 的大全 RPC 通信实现「Pull 模型」，定期接收 Client 心跳并下达指令。源码移动互联物流源码

二、RM 内部架构

       RM 内部包含用户交互、NM 管理、AM 管理、Application 管理、状态机管理、安全管理与资源分配等多个模块。架构设计采用事件驱动机制，通过中央异步调度器整合不同组件。

三、RM 事件与事件处理器

       Yarn 的事件驱动机制中，RM 作为核心组件，通过事件交互实现高效并行系统。组件间通过事件通信协同工作。软件源码怎么破解

四、小结

       ResourceManager 在 YARN 中扮演核心角色，负责资源统一管理和分配。本文对 RM 的职能、架构、事件处理进行了概述，后续文章将深入源码，对各个部分进行更详细的解析。

YARN源码剖析：NM启动过程

       NodeManager初始化和启动过程主要涉及配置文件读取，资源信息配置，以及服务启动等步骤。重点在于初始化阶段，配置文件读取完成，包括关于节点资源信息的r2源码配置。

       启动NodeManager（NM）时，遵循与ResourceManager（RM）类似的逻辑，启动各个服务。关键在于nodeStatusUpdater模块。其中两个重要方法为registerWithRM()和startStatusUpdater()。这两个方法通过RPC远程调用ResourceManager中的两个接口：registerNodeManager()和nodeHeartbeat()。

       NM启动过程中添加的服务列表构成其核心功能描述。例如，NodeHealthCheckerService提供节点健康检查功能，包含两个子service：NodeHealthScriptRunner（使用配置的脚本进行健康检查）和LocalDirsHandlerService（检查磁盘健康状况）。此服务包含getHealthReport()方法，用于获取健康检查结果。

       NM中的关键类之一为NMContext，它作为组件间信息共享的python 后台源码下载接口。

       NM与RM之间的心跳通信是整个过程中不可或缺的部分，确保了资源管理系统的实时状态监控与资源分配协调。

       综上所述，NodeManager的启动过程涉及初始化配置、启动关键服务以及与ResourceManager的交互，实现资源管理和节点健康监控等功能。这一过程为YARN框架提供了稳定、高效的基础结构。

深入理解 Hadoop （七）YARN资源管理和调度详解

       Hadoop最初为批处理设计，其资源管理与调度仅支持FIFO机制。然而，随着Hadoop的普及与用户量的增加，单个集群内的应用程序类型与数量激增，FIFO调度机制难以高效利用资源，也无法满足不同应用的服务质量需求，故需设计适用于多用户的资源调度系统。

       YARN采用双层资源调度模型：ResourceManager中的资源调度器分配资源给ApplicationMaster，由YARN决定；ApplicationMaster再将资源分配给内部任务Task，用户自定。YARN作为统一调度系统，满足调度规范的分布式应用皆可在其中运行，调度规范包括定义ApplicationMaster向RM申请资源，AM自行完成Container至Task分配。YARN采用拉模型实现异步资源分配，RM分配资源后暂存缓冲区，等待AM通过心跳获取。

       Hadoop-2.x版本中YARN提供三种资源调度器，分别为...

       YARN的队列管理机制包括用户权限管理与系统资源管理两部分。CapacityScheduler的核心特点包括...

       YARN的更多理解请参考官方文档：...

       在分布式资源调度系统中，资源分配保证机制常见有...

       YARN采用增量资源分配，避免浪费但不会出现资源饿死现象。YARN默认资源分配算法为DefaultResourceCalculator，专注于内存调度。DRF算法将最大最小公平算法应用于主资源上，解决多维资源调度问题。实例分析中，系统中有9个CPU和GB RAM，两个用户分别运行两种任务，所需资源分别为...

       资源抢占模型允许每个队列设定最小与最大资源量，以确保资源紧缺与极端情况下的需求。资源调度器在负载轻队列空闲时会暂时分配资源给负载重队列，仅在队列突然收到新提交应用程序时，调度器将资源归还给该队列，避免长时间等待。

       YARN最初采用平级队列资源管理，新版本改用层级队列管理，优点包括...

       CapacityScheduler配置文件capacity-scheduler.xml包含资源最低保证、使用上限与用户资源限制等参数。管理员修改配置文件后需运行"yarn rmadmin -refreshQueues"。

       ResourceScheduler作为ResourceManager中的关键组件，负责资源管理和调度，采用可插拔策略设计。初始化、接收应用和资源调度等关键功能实现，RM收到NodeManager心跳信息后，向CapacityScheduler发送事件，调度器执行一系列操作。

       CapacityScheduler源码解读涉及树型结构与深度优先遍历算法，以保证队列优先级。其核心方法包括...

       在资源分配逻辑中，用户提交应用后，AM申请资源，资源表示为Container，包含优先级、资源量、容器数目等信息。YARN采用三级资源分配策略，按队列、应用与容器顺序分配空闲资源。

       对比FairScheduler，二者均以队列为单位划分资源，支持资源最低保证、上限与用户限制。最大最小公平算法用于资源分配，确保资源公平性。

       最大最小公平算法分配示意图展示了资源分配过程与公平性保证。

yarn的安装

       è¿™æ®µæ—¶é—´æŠ vue3的源码，在开始时，就碰到了yarn的安装问题

        拿到源码：npm install，很好，报错：

        接下来安装yarn：

        在vscode里面安装yarn的时候，npm install -g yarn 执行成功，

        但是在查看版本yarn -version的时候报错，如下：

        最后是需要在环境变量里面配置系统变量，地址就是npm install -g yarn的时候返回的路径，我的如下：

        下图是其他人一次执行成功的截图圈出来的是环境变量配置地址