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Koordinator已经支持了K8s生态内的在离线混部，通过Batch超卖资源以及BE QoS，离线任务可以使用到集群内的空闲资源，提升资源使用效率。然而， 在K8s生态外，仍有相当数量的应用运行在其他资源管理系统，例如Apache Hadoop YARN。作为大数据生态下的资源管理系统，YARN承载了包括MapReduce、 Spark、Flink以及Presto等在内的多种计算引擎。
为了进一步丰富Koordinator支持的在离线混部场景，Koordinator社区提供了面向大数据场景的YARN混部套件Koordinator YARN Copilot,
用于支持Hadoop YARN应用与K8s混部，将Koordiantor的Batch资源提供给Hadoop YARN使用，进一步提升集群资源的使用效率。
Koordinator YARN Copilot具备以下特点：
- 面向开源生态：针对开源版本的Hadoop YARN实现，无需对YARN本身做侵入式改造。
- 统一资源优先级和QoS策略：YARN混部套件完全对标Koordinator的Batch资源模型，同时接受单机一系列QoS策略的管控。
- 节点资源共享：在同一节点上可以同时运行Batch类型的Pod和YARN的Task。
- 适应多种环境：YARN混部套件对集群类型没有约束，可以在包括公共云、IDC等多种场景下使用。
你可以在 Koordinator website 查看到完整的文档集。
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