Hadoop 纱线和火花如何决定选择工作节点？
据我所知，当创建作业时，它将选择存储待处理数据的作业节点作为工作节点，因为移动数据比移动代码昂贵，本地处理将显著降低网络通信成本。但我的问题是，任务是基于容器技术的，如果包含数据的节点没有足够的资源来宣布容器，该如何处理？纱线会怎么样 另一个问题是Spark如何做同样的事情？由于它基于RDD的分区（即数据的逻辑分区），并且Spark的工作节点通常不在datanode的同一台机器上运行，因此不像NodeManager for Warn与HDFS共享同一台机器，它如何处理数据传输成本？它如何决定在哪里运行作业Hadoop 纱线和火花如何决定选择工作节点？,hadoop,apache-spark,hdfs,yarn,resourcemanager,Hadoop,Apache Spark,Hdfs,Yarn,Resourcemanager,据我所知，当创建作业时，它将选择存储待处理数据的作业节点作为工作节点，因为移动数据比移动代码昂贵，本地处理将显著降低网络通信成本。但我的问题是，任务是基于容器技术的，如果包含数据的节点没有足够的资源来宣布容器，该如何处理？纱线会怎么样 另一个问题是Spark如何做同样的事情？由于它基于RDD的分区（即数据的逻辑分区），并且Spark的工作节点通常不在datanode的同一台机器上运行，因此不像NodeManager for Warn与HDFS共享同一台机器，它如何处理数据传输成本？它如何决定在哪