2024.7.20

本周我进一步学习了Hadoop的YARN框架，重点理解了YARN如何管理资源以及任务的调度过程。我还尝试了使用Python的PySpark库进行大数据处理，运行了一些简单的Spark作业。此外，我还开始了对Hive的学习，了解了Hive的基本概念以及如何使用Hive进行数据查询和分析。

本周总共花费了大约22小时在学习上。学习YARN和Hive占用了12小时，Python和PySpark的学习则占用了10小时。

花在编写代码上的时间约为12小时，其中4小时用于编写和调试PySpark作业，另外8小时用于在Hive中编写和测试SQL查询。

解决问题的时间约为5小时。遇到的主要问题是YARN资源调度过程中出现的内存配置问题，这导致了作业的失败。此外，使用PySpark处理大数据时，遇到了一些性能调优问题，这些问题也花费了相当的时间进行调试和优化。

下周计划继续深入学习Hive，特别是如何优化Hive查询的性能。同时，计划进一步学习Hadoop的其他组件如HBase和ZooKeeper，并且继续练习使用Python进行大数据处理。

本周在学习YARN和PySpark的过程中，遇到了不少资源配置和性能优化方面的问题。这些问题虽然最后得到了初步解决，但我意识到在大数据处理和分布式计算领域，性能优化和资源管理是非常重要的方面。