YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop的资源管理器，用于集中管理大规模的计算资源，并有效地分配这些资源给不同的应用程序。YARN包含几个核心模块：
ResourceManager（RM）：ResourceManager是整个YARN集群的主要组件，负责协调和管理集群上的资源。它接收应用程序提交请求并决定如何为这些应用程序分配可用的资源。
NodeManager（NM）：NodeManager是每个集群节点上运行的代理，负责与ResourceManager进行通信并执行容器管理任务。它监控节点上的资源使用情况，并根据ResourceManager的指示启动、停止和监视容器。
ApplicationMaster（AM）：ApplicationMaster是特定应用程序在集群中协调执行过程的组件。每个应用程序都有自己的ApplicationMaster实例，负责向ResourceManager申请资源、跟踪任务进度、处理失败等。
Container：Container是一种封装了应用程序运行所需环境和资源需求的抽象概念。每个Container由NodeManager启动和监控，并提供给ApplicationMaster来执行具体任务。
通过对YARN模块进行改造或优化，可以提升集群性能、提高资源利用率、增强系统稳定性等。常见的改造包括但不限于：
- 资源调度算法优化，以更合理地分配资源给应用程序。
- 改进容器管理策略，提高容器的启动、停止和监控效率。
- 引入高可用机制，确保ResourceManager和ApplicationMaster的持续可用性。
- 安全加固，包括认证、授权、数据加密等安全措施。
- 集成监控与诊断工具，实时监测集群状态并快速排查问题。
- 引入弹性伸缩机制，根据负载自动扩展或缩减集群规模。
改造YARN模块可以根据具体需求和场景进行定制化，以满足不同应用程序的要求，并提升整个集群的性能和效率。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
![/data # iw --debug dev wlan0 connect -w "lucky-5g" auth open key 0:1234567890
Usage: iw [options] dev connect [-w] [] [] [auth open|shared] [key 0:abcde d:1:6162636465] [mfp:req/opt/no]
Join the network with ...](https://linuxcpp.0voice.com/zb_users/upload/2023/05/202305162239148267954.png)
![驱动代码
void kalRxTaskletSchedule(struct GLUE_INFO *pr)
{
static unsigned int num = 0;
tasklet_hi_schedule(&pr->rRxTask[(num++)%NR_CPUS]);
// tasklet_hi_schedule(&pr->rRxTask);
DBGLOG(HAL, ERROR,](https://linuxcpp.0voice.com/zb_users/upload/2023/05/202305162226144313964.png)
