yarn-site.xml
要保证spark on yarn的稳定性,避免报错,就必须保证正确的配置,尤其是yarn-site.xml。
首先来理解一下yarn-site.xml各个参数的意义(引自董的博客)
注:下面<value>...</value>中的hadoop001都是我为${yarn.resourcemanager.hostname}自定义的名字
ResourceManager相关配置参数
<property>
<name>yarn.resourcemanager.address</name>
<value>hadoop001:8032</value>
</property>
ResourceManager 对客户端暴露的地址。客户端通过该地址向RM提交应用程序,杀死应用程序等
默认值:${yarn.resourcemanager.hostname}:8032
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
<value>hadoop001:8030</value>
</property>
参数解释:ResourceManager 对ApplicationMaster暴露的访问地址。ApplicationMaster通过该地址向RM申请资源、释放资源等。
默认值:${yarn.resourcemanager.hostname}:8030
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
<value>hadoop001:8088</value>
</property>
参数解释:ResourceManager对外web ui地址。用户可通过该地址在浏览器中查看集群各类信息。
默认值:${yarn.resourcemanager.hostname}:8088
<property>
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
<value>hadoop001:8031</value>
</property>
参数解释:ResourceManager 对NodeManager暴露的地址。NodeManager通过该地址向RM汇报心跳,领取任务等。
默认值:${yarn.resourcemanager.hostname}:8031
<property>
<name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
<value>hadoop001:8033</value>
</property>
参数解释:ResourceManager 对管理员暴露的访问地址。管理员通过该地址向RM发送管理命令等。
默认值:${yarn.resourcemanager.hostname}:8033
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>
<value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler</value>
</property>
参数解释:启用的资源调度器主类。目前可用的有FIFO、Capacity Scheduler和Fair Scheduler。
默认值:org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler
还有:
yarn.resourcemanager.resource-tracker.client.thread-count
参数解释:处理来自NodeManager的RPC请求的Handler数目。
默认值:50
yarn.resourcemanager.scheduler.client.thread-count
参数解释:处理来自ApplicationMaster的RPC请求的Handler数目。
默认值:50
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb/ yarn.scheduler.maximum-allocation-mb
参数解释:单个可申请的最小/最大内存资源量。比如设置为1024和3072,则运行MapRedce作业时,每个Task最少可申请1024MB内存,最多可申请3072MB内存。
默认值:1024/8192
yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores / yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores
参数解释:单个可申请的最小/最大虚拟CPU个数。比如设置为1和4,则运行MapRedce作业时,每个Task最少可申请1个虚拟CPU,最多可申请4个虚拟CPU。什么是虚拟CPU,可阅读我的这篇文章:“YARN 资源调度器剖析”。
默认值:1/32
yarn.resourcemanager.nodes.include-path /yarn.resourcemanager.nodes.exclude-path
参数解释:NodeManager黑白名单。如果发现若干个NodeManager存在问题,比如故障率很高,任务运行失败率高,则可以将之加入黑名单中。注意,这两个配置参数可以动态生效。(调用一个refresh命令即可)
默认值:“”
yarn.resourcemanager.nodemanagers.heartbeat-interval-ms
参数解释:NodeManager心跳间隔
默认值:1000(毫秒)
NodeManager相关配置参数
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
yarn.nodemanager.aux-services
参数解释:NodeManager上运行的附属服务。需配置成mapreduce_shuffle,才可运行MapReduce程序
默认值:“”
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>
<value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
</property>
<property>
<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
<value>true</value>
<description>Whether to enable log aggregation</description>
</property>
还有
yarn.nodemanager.resource.memory-mb
参数解释:NodeManager总的可用物理内存。注意,该参数是不可修改的,一旦设置,整个运行过程中不可动态修改。另外,该参数的默认值是8192MB,即使你的机器内存不够8192MB,YARN也会按照这些内存来使用(傻不傻?),因此,这个值通过一定要配置。不过,Apache已经正在尝试将该参数做成可动态修改的。
默认值:8192
yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio
参数解释:每使用1MB物理内存,最多可用的虚拟内存数。
默认值:2.1
yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores
参数解释:NodeManager总的可用虚拟CPU个数。
默认值:8
yarn.nodemanager.local-dirs
参数解释:中间结果存放位置,类似于1.0中的mapred.local.dir。注意,这个参数通常会配置多个目录,已分摊磁盘IO负载。
默认值:${hadoop.tmp.dir}/nm-local-dir
yarn.nodemanager.log-dirs
参数解释:日志存放地址(可配置多个目录)。
默认值:${yarn.log.dir}/userlogs
yarn.nodemanager.log.retain-seconds
参数解释:NodeManager上日志最多存放时间(不启用日志聚集功能时有效)。
默认值:10800(3小时)
yarn-site.xml的更多相关文章
- 解决:Unable to connect to repository https://dl-ssl.google.com/android/eclipse/site.xml
ailed to fectch URl https://dl-ssl.google.com/android/repository/addons_list.xml, reason: Connection ...
- hadoop2.0安装中遇到的错误:mapreduce.shuffle set in yarn.nodemanager.aux-services is invalid
转:http://blog.csdn.net/bamuta/article/details/12995139 解决办法 : 在1个网站上找到了解决方法,(网络忘了没记)urg, my copy/pas ...
- Yarn集群的搭建、Yarn的架构和WordCount程序在集群提交方式
一.Yarn集群概述及搭建 1.Mapreduce程序运行在多台机器的集群上,而且在运行是要使用很多maptask和reducertask,这个过程中需要一个自动化任务调度平台来调度任务,分配资源,这 ...
- yarn-site.xml 基本配置参考
以下只是对yarn配置文件(yarn.site.xml)简单的一个配置 <configuration> <!-- rm失联后重新链接的时间 --> <property&g ...
- hadoop2.6.4 搭建伪分布式
安装jdk1.7 http://www.cnblogs.com/zhangXingSheng/p/6228432.html ------------------------------------- ...
- docker搭建Hadoop集群
一个分布式系统基础架构,由Apache基金会所开发. 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力高速运算和存储. 首先搭建Docker环境,Docker版本大于1.3. ...
- Hadoop2.2.0 hive0.12 hbase0.94 配置问题记录
环境:centos6.2 Hadoop2.2.0 hive0.12 hbase0.94 1>hadoop配好之后,跑任务老失败,yarn失败,报out of memory错误,然后怎么调整内存大 ...
- linux环境下的伪分布式环境搭建
本文的配置环境是VMware10+centos2.5. 在学习大数据过程中,首先是要搭建环境,通过实验,在这里简短粘贴书写关于自己搭建大数据伪分布式环境的经验. 如果感觉有问题,欢迎咨询评论. 一:伪 ...
- Hadoop 安装流程
前言:因项目中需要数据分析,因而使用hadoop集群通过离线的方式分析数据 参考着网上的分享的文章实施整合的一篇文章,实施记录 安装流程: 1.设置各个机器建的ssh 无密码登陆 2.安装JDK 3. ...
- Flink的高可用集群环境
Flink的高可用集群环境 Flink简介 Flink核心是一个流式的数据流执行引擎,其针对数据流的分布式计算提供了数据分布,数据通信以及容错机制等功能. 因现在主要Flink这一块做先关方面的学习, ...
随机推荐
- Gin实战:Gin+Mysql简单的Restful风格的API
我们已经了解了Golang的Gin框架.对于Webservice服务,restful风格几乎一统天下.Gin也天然的支持restful.下面就使用gin写一个简单的服务,麻雀虽小,五脏俱全.我们先以一 ...
- 【angular5项目积累总结】消息订阅服务
code import { Injectable } from '@angular/core'; import { Subject } from 'rxjs/Subject'; @Injectable ...
- 微信WeUI入门
为帮助网页开发者实现与微信客户端一致的视觉体验,并降低设计和开发成本,微信团队推出了网页设计样式库:WeUI. 该样式库目前包含 button (按钮).cell (单元格).toast (浮层提示) ...
- MySQL---4、语句规范
1.命名规范 (1)库名.表名.(按现在的规范类似; PromoHayaoRecord),数据库名使用小写,字段名必须使用小写字母,并采用下划线分割.关键字与函数名称全部大写.(2)库名.表名.字段名 ...
- 使用Redis进行简单的数据缓存
引入spring-data-redis包.jedis.connection-pool包 applicationContext.xml的配置 <!-- redis Connection --> ...
- 【7】.net WebAPI Owin OAuth 2.0 密码模式验证实例
1.OAuth密码模式 2.在VS中创建WebAPI项目 在nuget中安装: Microsoft.AspNet.WebApi.Owin Microsoft.Owin.Host.SystemWeb 这 ...
- Restful架构思想
java作为一门后端语言,其厉害之处在于web,大家比较熟知的各种网络应用,java都能做,那么在这个移动优先的时代,如何继续发挥java的强大呢.通常是让java作为一个app的服务端,为app客户 ...
- SSM迁移到Springboot记录
日志问题 Exception in thread "main" java.lang.IllegalArgumentException: LoggerFactory is not a ...
- Spring_Spring与AOP_AspectJ基于XML的实现
一.前置通知 import org.aspectj.lang.JoinPoint; import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint; import org.as ...
- tensorflow梯度下降
import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt num_points = 1000 vectors ...