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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)行中的來自：專題![]()
數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio MRS MapReduce 通過MRS MapReduce節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)在MRS中執(zhí)行預(yù)先定義的MapReduce程序。 數(shù)據(jù)開發(fā) 數(shù)據(jù)治理中心 作業(yè)節(jié)點(diǎn)MRS MapReduce 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio CSS 通過CSS來自：專題![]()
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